业务场景:筛选项原功能是用mysql左模糊进行过滤查询,现业务要用es,怎么样才能满足原功能,又不损性能. elasticsearch中有关于模糊查询的操作:wildcard 文档:https://blog.csdn.net/qq_22612245/article/details/82432107 另外的思路解决方案:使用分词 1.筛选项是中文类型 例:商品名称  :无糖麦芽糖口香糖 筛选这种,用中文分词即可满足业务场景 索引定义 "shopname": { "analyze

背景 我们开发一般的企业级Web应用,其实从本质上来说,都是对数据的增删查改进行各个维度的包装.所以说,不管你的程序如何开发,基本上,都离不开数据本身.那么,在开发企业级应用的过程中,很多同学一定遇到过这样的困惑,当完成了应用程序的基本增删查改功能之后,用户会经常吐槽当下的查询功能并不能满足自己的查询需求.这是因为,通常情况下,我们基于传统的数据库进行开发,都是需要预先去进行各种方面的考虑,然后再开发相应的查询语句.与其说是查询语句,不如说是数据过滤语句.这种时候,一个全能的搜索引擎就非常有必要

导读 前二天,写了一篇ElasticSearch7.8.1从入门到精通的(点我直达),但是还没有整合到SpringBoot中,下面演示将ElasticSearch和mysql整合到Spring Boot中,附演示源码. 项目介绍 模仿NBA网站 网址地址:点我直达 接口开发 将数据库数据导入到ElasticSearch 通过姓名查找球员 通过国家或者球队查询球员 通过姓名字母查找球员 项目搭建 SpringBoot整合ElasticSearch和Mysql 数据库数据 将百度云盘里的sql,在m

详细:https://github.com/jprante/elasticsearch-jdbc(最下面有各数据库的导入方法说明) elasticsearch版本为1.5.2 1.下载 elasticsearch-jdbc 1.5.2.0 wget http://xbib.org/repository/org/xbib/elasticsearch/importer/elasticsearch-jdbc/1.5.2.0/elasticsearch-jdbc-1.5.2.0-dist.zip 2.解

1.版本介绍 Elasticsearch: https://www.elastic.co/products/elasticsearch 版本:2.4.0   Logstash: https://www.elastic.co/products/logstash 版本:2.4.0 所需要的安装文件,到官网下载即可.   还需要对应的数据库JDBC,这里使用的是mysql-connector-java-5.1.39.jar   Elasticsearch配置请参照之前的博客,不在这里介绍了.   2.

1.介绍 对mysql.oracle等数据库数据进行同步到ES有三种做法:一个是通过elasticsearch提供的API进行增删改查,一个就是通过中间件进行数据全量.增量的数据同步,另一个是通过收集日志进行同步.      明显通过API增上改查比较麻烦,这里介绍的是利用中间件进行数据同步.   2.常用的同步中间件的介绍和对比   (1)elasticsearch-jdbc独立的第三方工具 https://github.com/jprante/elasticsearch-jdbc (2)el

通过docker可以从头开始构建集群,也可以将现有集群(配置以及数据)平滑的迁移到docker部署: 1 docker部署zookeeper # usermod -G docker zookeeper# mkdir /data# chown zookeeper.zookeeper /data# echo 1 > /data/myid# su - zookeeper$ docker run --name zookeeper --restart always -p 2181:2181 -p 2888

elasticsearch 字段类型错误 最近用elasticseach做排序,排序字段是float型的,没有使用mapping,是直接写代码导入的,没想到排序时如果有小数和整数就会出现错误. 于是查看了一下es的mapping,原来导入的时候排序字段是long,而不是float.奇怪的是long居然可以保存float. 更改字段类型,重建索引后,排序终于正常了. mysql 字段长度错误 又过了一段时间,发现排序字段居然只能是小数,看了一下代码,字段定义还是int啊.后来经过排错,发现mysq

Logstash与Elasticsearch的安装就不多说了,我之前有两篇文章写的比较详细了ElasticSearch + Logstash + Kibana 搭建笔记 和 Filebeat+Logstash+ElasticSearch+Kibana搭建Apache访问日志解析平台. Mysql Connector没有包含在ELK的包中,需要自己下载. 配置文件 最主要的配置文件是 Logstash 的配置,我们命名为 mysql.conf 样例如下 input { stdin { } jdbc

之前用了sphinx,发现很多东西很久都没更新过了,之前只是知道有elasticsearch这个东西,还以为是java才能用,所以一直没有去了解过,也许sphinx慢慢会被淘汰了吧. 前置条件:需要安装jdk,并配置了 JAVA_HOME. 需要下载的东西 Elasticsearch: https://www.elastic.co/products/elasticsearch Logstash: https://www.elastic.co/products/logstash mysql-con

在上一章中,我们已经能够通过spring boot来使用Elasticsearch,但是由于我们习惯性的将数据写入mysql,所以为了解决这个问题,Elasticsearch为我们提供了一个插件logstash来同步我们的数据库.本文所有的安装环境和使用环境都是在windows系统下进行的. 一.logstash的安装 首先在官网上下载logstash: logstash下载地址:https://www.elastic.co/downloads/logstash 需要注意的是logstash的版

1.模糊搜索 第一时间我马上想到了关键字 like 1.1.所要查询的字段中包含特定 字符,但不确定其位置,使用两个%包起来 select * from phone where provider like '%Apple%' 可以匹配 'AppleXXX',       'xxAppleXX',      'ABCDefgApple' 1.2.能够确定要查字段的结尾,则如下: select * from Student where name like '%聪'; 可以匹配到 '黄聪',   '聪

增量更新 input { jdbc { jdbc_driver_library => "D:\tools\mysql\mysql-connector-java-5.1.45/mysql-connector-java-5.1.45-bin.jar" jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver" jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:33

这是我键的索引 "settings":{ "number_of_shards":3, "number_of_replicas":2 }, "mappings":{ "foods":{ "properties":{ "goodsname":{ "type":"keyword" }, "goodsprice":{

1. ElasticSearch安装 直接使用brew install elasticsearch 安装最新版本的es,基本没有障碍. 2.Laravel5 框架添加elasticsearch支持 在composer.json文件中添加elasticsearch-php依赖: 执行composer命令更新es代码加载到当前laravel框架中 composer update laravel控制器中使用es use Elasticsearch\ClientBuilder;//引入 $client

熟悉 MySQL 的同学一定都知道,MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好.MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤,然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤,对这个过程不了解的同学可以先行阅读一下<MySQL复杂where条件分析>. 上述这种处理复杂条件查询的方式因为只能通过一个索引进行过滤,所以需要进行大量的 I/O 操作来读取行数据,并消耗 CPU 进行内存过滤,导致查询性能的下降. 而 ElasticSearch 因其特性,十分适合进行复杂条件查询,是业界主流的复杂条件查询

如图:点击小字 按搜索时,出现乱码搜索不了 解决办法:出现乱码问题,一般无非两种 1.是数据库问题 2.是服务器问题 我在MySQL命令行搜索时,中文可以实现,说明时服务器问题 通过修改 tomcat 下 cof 文件夹里的 service文件,在 <connecter 尾端添加 URIEncoding="UTF-8"/> 问题解决

MySQL 中的数据库(DataBase),等价于 ES 中的索引(Index). MySQL 中一个数据库下面有 N 张表(Table),等价于1个索引 Index 下面有 N 多类型(Type). MySQL 中一个数据库表(Table)下的数据由多行(Row)多列(column,属性)组成,等价于1个 Type 由多个文档(Document)和多 Field 组成. MySQL 中定义表结构.设定字段类型等价于 ES 中的 Mapping.举例说明,在一个关系型数据库里面,Schema 定

ElasticSearch同步Mysql 先讲项目需求:对于资讯模块添加搜索功能 这个搜索功能我就是采用ElasticSearch实现的,功能刚实现完,所以写这篇博客做个记录,让自己在记录下整个步骤和过程中的一些注意事项. 一.安装elasticsearch和可视化工具 有关整个教程参考:mac安装elasticsearch和可视化工具 1.安装elasticsearch 网址地址:官网 2.安装elasticsearch-head(可视化界面) 安装地址:https://github.com/

一.首先在Centos6.5上安装 go 语言环境 下载Golang语言包:https://studygolang.com/dl [hoojjack@localhost src]$ ls apache-maven-3.5.0 go go1.6.2.linux-amd64.tar.gz 二.解压.tar.gz安装包. 三.配置安装环境. [hoojjack@localhost etc]$ vim profile export GOPATH=/usr/local/src/go/work export

中文api 什么是集群? 集群(cluster) >由一个或多个节点组织在一起. >由一个唯一的名字标识,默认为"elasticsearch". 节点(node) >一个节点是集群中的一个服务器. >由一个名字来标识,默认是一个随机的漫威漫画角色的名字. 索引(index) >是ElasticSearch中存储数据的一种逻辑结构. >是拥有几分相似特征的集合. >一个索引由一个名字来标识(全部是小写名字). >ElasticSearch集