NoSQL解决方案已经讲完了两种技术的整合了，Redis可以使用内存加载数据并实现数据快速访问，MongoDB可以在内存中存储类似对象的数据并实现数据的快速访问，在企业级开发中对于速度的追求是永无止境的。下面的内容也是一款NoSQL解决方案，只不过他的作用不是为了直接加速数据的读写，而是加速数据的查询的，叫做ES技术。ES（Elasticsearch）是一个分布式全文搜索引擎，重点是全文搜索。那什么是全文搜索呢？比如用户要买一本书，以Java为关键字进行搜索，不管是书名中还是书的介绍中，甚至是书的作者名字，只要包含java就作为查询结果返回给用户查看，上述过程就使用了全文搜索技术。搜索的条件不
NoSQL解决方案已经讲完了两种技术的整合了，Redis可以使用内存加载数据并实现数据快速访问，MongoDB可以在内存中存储类似对象的数据并实现数据的快速访问，在企业级开发中对于速度的追求是永无止境的。下面的内容也是一款NoSQL解决方案，只不过他的作用不是为了直接加速数据的读写，而是加速数据的查询的，叫做ES技术。ES（Elasticsearch）是一个分布式全文搜索引擎，重点是全文搜索。那什么是全文搜索呢？比如用户要买一本书，以Java为关键字进行搜索，不管是书名中还是书的介绍中，甚至是书的作者名字，只要包含java就作为查询结果返回给用户查看，上述过程就使用了全文搜索技术。搜索的条件不
新年第一天开工。兴致高高的来上班，想着拿个开门红包，红包没拿到。结果遇到了Elasticsearch有个索引状态为yellow。很好，很惊喜，perfect！首先，介绍下个人理解的ES集群的三种状态：Green-所有数据都可用，主副分片都已经分配好Yellow-所有数据都可用，但尚未分配一些副本，不影响查询，可能影响恢复。Red-某些数据由于某种原因存在主分片未分配，对查询会有影响虽然不影响查询，但是也要解决下这个问题。问题排查：使用es运维命令GET/_cluster/health?level=indices查看集群的健康并显示索引状态GET/_cat/allocation?v查看集群中每个
新年第一天开工。兴致高高的来上班，想着拿个开门红包，红包没拿到。结果遇到了Elasticsearch有个索引状态为yellow。很好，很惊喜，perfect！首先，介绍下个人理解的ES集群的三种状态：Green-所有数据都可用，主副分片都已经分配好Yellow-所有数据都可用，但尚未分配一些副本，不影响查询，可能影响恢复。Red-某些数据由于某种原因存在主分片未分配，对查询会有影响虽然不影响查询，但是也要解决下这个问题。问题排查：使用es运维命令GET/_cluster/health?level=indices查看集群的健康并显示索引状态GET/_cat/allocation?v查看集群中每个
1、简介elasticSearch【分布式开源搜索与分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本，数字，地理空间，结构化和非结构化数据，秒级从海量数据从检索出我们所需要的数据，而mysql单表如果达到了百万级数据，检索很慢】用途：1、应用程序搜索2、网站搜索3、企业搜索4、日志处理和分析5、基础设施指标和容器检测6、应用程序性能检测7、地理空间数据分析和可视化8、安全分析和业务分析mysql【数据的持久化管理curd】2、基本概念1、Index（索引），相当于mysql的insert操作，插入（索引）一条数据到数据库；名词形式相当于mysql的database；2、Type（类型），在索引中，可以
1、简介elasticSearch【分布式开源搜索与分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本，数字，地理空间，结构化和非结构化数据，秒级从海量数据从检索出我们所需要的数据，而mysql单表如果达到了百万级数据，检索很慢】用途：1、应用程序搜索2、网站搜索3、企业搜索4、日志处理和分析5、基础设施指标和容器检测6、应用程序性能检测7、地理空间数据分析和可视化8、安全分析和业务分析mysql【数据的持久化管理curd】2、基本概念1、Index（索引），相当于mysql的insert操作，插入（索引）一条数据到数据库；名词形式相当于mysql的database；2、Type（类型），在索引中，可以
一、docker安装es1、下载镜像dockerpullelasticsearch:7.9.0下载完后，查看镜像dockerimages2、启动镜像dockernetworkcreateesnetdockerrun-d--namees-p9200:9200-p9300:9300--networkesnet-e"discovery.type=single-node"e71b9e9d21b6查看日志dockerlogse71b9e9d21b63、访问9200端口。看到这个页面代表es安装成功，es安装完毕！4、在docker可视化工具中查看镜像日志和进程信息。5、安装IK分词器。1、从gith
一、docker安装es1、下载镜像dockerpullelasticsearch:7.9.0下载完后，查看镜像dockerimages2、启动镜像dockernetworkcreateesnetdockerrun-d--namees-p9200:9200-p9300:9300--networkesnet-e"discovery.type=single-node"e71b9e9d21b6查看日志dockerlogse71b9e9d21b63、访问9200端口。看到这个页面代表es安装成功，es安装完毕！4、在docker可视化工具中查看镜像日志和进程信息。5、安装IK分词器。1、从gith
文章目录一、架构设计二、工作流程1.ES写数据过程2.ES搜索数据过程3.ES读数据过程三、写数据底层原理四、倒排索引五、ES为什么查询效率很高1.倒排索引2.单词词典3.单词索引4.位图BitMap一、架构设计ElasticSearch设计的理念就是分布式搜索引擎，底层其实还是基于lucene的。核心思想就是在多台机器上启动多个ES进程实例，组成了一个ES集群。ES中存储数据的基本单位是索引index，其次还包含一些其他的概念mapping、document、field。类比一下MySQL，index相当于mysql里的一张表。mapping表示index的结构定义，相当于在mysql中创建
文章目录一、架构设计二、工作流程1.ES写数据过程2.ES搜索数据过程3.ES读数据过程三、写数据底层原理四、倒排索引五、ES为什么查询效率很高1.倒排索引2.单词词典3.单词索引4.位图BitMap一、架构设计ElasticSearch设计的理念就是分布式搜索引擎，底层其实还是基于lucene的。核心思想就是在多台机器上启动多个ES进程实例，组成了一个ES集群。ES中存储数据的基本单位是索引index，其次还包含一些其他的概念mapping、document、field。类比一下MySQL，index相当于mysql里的一张表。mapping表示index的结构定义，相当于在mysql中创建
