一.问题描述 公司想尝试使用Elasticsearch来存一部分数据,以此缓解数据增长带来的对数据库的压力.在研究了一段时间后,发现Elasticsearch不适合作为数据存储使用. 二.理由如下 1.mapping不可改,不能改index属性.Elasticsearch中以定义的mapping不能修改名字和属性,无法修改名字勉强能接受,但无法需要改属性. 官方文档中介绍了几种修改mapping的方法.一个是新建一个字段,程序中所有地方修改名字,这对于复杂的项目容易出错,而且无法保留原来的数据:

问:建模要从一个限界上下文中来建模,是否可以简单的把几张表进行笛卡尔乘积方式的平铺? 答:不能,原因之一,数据量会急剧增长:原因之二,这样的平铺是毫无意义的,必须要定义一个维度,在这个维度上根据需求约定某个粒度,然后从这个维度粒度进行建模.这个模型 中的 其他属性是和这个粒度是一样的(这点非常重要).当然了这个模型不一定要满足数据库设计的第二范式的,也就说可以冗余一些数据的,但是必须从这个维度引出的属性: 举个例子:两张表A和B,关系是A一对多B,如果根据B的维度粒度来建模,那么这个模型的主键应

es类比传统关系型数据库:   Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields   Elasticsearch集群可以包含多个索引(indices)(数据库),每一个索引可以包含多个类型(types)(表), 每一个类型包含多个文档(documents)(行),然后每个文档包含多个字

摘要:ES已经成为了全能型的数据产品,在很多领域越来越受欢迎,本文旨在从数据库领域分析ES的使用. 本文分享自华为云社区<Elasticsearch数据库加速实践>,原文作者:css_blog . 一.方案说明 Elasticsearch主要功能是什么,不同的场景有不同的定位,在日志场景我们可以用ELK生态搭建日志分析系统,在搜索领域ES是当前最热门的搜索引擎.在大数据领域,ES可以对标Hbase提供海量日志的数据仓库:在数据库领域ES可以作为查询分析型的分析型数据库使用.ES已经成为了全能型

1.es简介 2.es优缺点 3.es使用 4.es可以解决的问题 5.es举例 6.es执行结果截图 7.es数据增量方案 8.使用es搜索 一.es简介 es是一个是一个实时的分布式搜索和分析引擎.它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据. 它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析,当然你也可以将这三者进行组合. es是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎,可以说Lucene是当今最先进,最高效的全功能开源搜索引擎框架. es使用Lucene作为内部引擎,

使用Elasticsearch时,了解字段的概念,是必不可少的.毕竟无论是es还是传统的数据库,都无法弱化字段的类型. 背景知识 在Es中,字段的类型很关键: 在索引的时候,如果字段第一次出现,会自动识别某个类型,这种规则之前已经讲过了. 那么如果一个字段已经存在了,并且设置为某个类型.再来一条数据,字段的数据不与当前的类型相符,就会出现字段冲突的问题.如果发生了冲突,在2.x版本会自动拒绝. 如果自动映射无法满足需求,就需要使用者自己来设置映射类型,因此,就需要使用者了解ES中的类型. 下面就

一.聚合分析简介 1. ES聚合分析是什么? 聚合分析是数据库中重要的功能特性,完成对一个查询的数据集中数据的聚合计算,如:找出某字段(或计算表达式的结果)的最大值.最小值,计算和.平均值等.ES作为搜索引擎兼数据库,同样提供了强大的聚合分析能力. 对一个数据集求最大.最小.和.平均值等指标的聚合,在ES中称为指标聚合   metric 而关系型数据库中除了有聚合函数外,还可以对查询出的数据进行分组group by,再在组上进行指标聚合.在 ES 中group by 称为分桶,桶聚合 bucke

本文部分转载于: http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/p/4869509.html ElasticSearch的基本用法与集群搭建  一.简介 ElasticSearch和Solr都是基于Lucene的搜索引擎,不过ElasticSearch天生支持分布式,而Solr是4.0版本后的SolrCloud才是分布式版本,Solr的分布式支持需要ZooKeeper的支持. 这里有一个详细的ElasticSearch和Solr的对比:http://solr-vs-elast

MySQL:关系型数据库,主要面向OLTP,支持事务,支持二级索引,支持sql,支持主从.Group Replication架构模型(本文全部以Innodb为例,不涉及别的存储引擎). HBase:基于HDFS,支持海量数据读写(尤其是写),支持上亿行.上百万列的,面向列的分布式NoSql数据库.天然分布式,主从架构,不支持事务,不支持二级索引,不支持sql. ElasticSearch:ES是一款分布式的全文检索框架,底层基于Lucene实现,虽然ES也提供存储,检索功能,但我一直不认为ES是

MongoDB MongoDB是当今最火爆的NoSQL数据库.MongoDB最早在09年发布,算得上是早期大数据时代的数据库代表作了.随着MongoDB的火爆,研发MongoDB的团队还专门成立了MongoDB公司来对MongoDB进行维护和推广,现在这个公司已经在纳斯达克上市,市值达到十几亿美元,算得上是技术变现的典范了. MongoDB最大的特点是表结构灵活可变,字段类型可以随时修改.MongoDB中的每一行数据只是简单的被转化成Json格式后存储,因此MongoDB中压根没有MySQL中表

本文使用版本基于elasticsearch-6.4.0 1.什么是ES? 官网: https://www.elastic.co/products/elasticsearch  中文官网:https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch ES是一个全文检索引擎,提到全文检索,就要说一下以下几个概念: 搜索:寻找想要的信息,根据关键字找到想要的信息. 倒排索引:反向索引,提取关键字建立索引,不需要全部遍历,提高效率,减少扫描次数. lucene,就是一

hbase是列数据库,是kv结构的,ES的基于Lucene的搜索引擎的面向文档数据库吧 ES是搜索引擎,主要的优势在于快速搜索,HBase是数据库,优势在于存储数据,侧重点不同 MySQL:关系型数据库,主要面向OLTP,支持事务,支持二级索引,支持sql,支持主从.Group Replication架构模型(本文全部以Innodb为例,不涉及别的存储引擎). HBase:基于HDFS,支持海量数据读写(尤其是写),支持上亿行.上百万列的,面向列的分布式NoSql数据库.天然分布式,主从架构,不

elasticsearch-head安装和介绍已在上一篇讲了. 在浏览器访问http://localhost:9100,可看到如下界面,表示启动成功: 仔细观察,我们会发现客户端默认连接的是我们elasticsearch的默认路径.而此时elasticsearch服务未启动,所以集群健康值是未连接 集群健康值的几种状态如下: 绿色,最健康的状态,代表所有的分片包括备份都可用 黄色,基本的分片可用,但是备份不可用(也可能是没有备份),下文有提到 红色,部分的分片可用,表明分片有一部分损坏.此时执行

基本概念 可以对照数关系型据库来理解Elasticsearch的有关概念. Relational DB Elasticsearch Databases Indices Tables Types Rows Documents Columns Fields 在ES中,存储结构主要有四种,与传统的关系型数据库对比如下: index(Indices)相当于一个database type相当于一个table document相当于一个row properties(Fields)相当于一个column 关于

Elasticsearch作为这几年最流行的搜索引擎,越来越多的互联网企业都在采用它:作为java开发者来说,如果想进一步提高自己能力,同时也为了能够在实际工作中遇到搜索.存储问题多一个解决方案,学习ES绝对大家工作.学习乃至找工作都是一个极大的好处.下面我就结合自己学习ES的一些心路历程,把它的原理.安装.使用以及常用功能分别做下介绍. 什么是Elasticsearch? Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(T

漫画版原理介绍 搜索引擎的核心:倒排索引 elasticsearch 基于Lucene的,封装成一个restful的api,通过api就可进行操作(Lucene是一个apache开放源代码的全文检索引擎工具包,必须使用Java作为开发语言集成到项目中) 分布式 elasticsearch和DB的对应关系 DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns ES -> Indices -> Types -> Documents

C01.什么是Elasticsearch 1.什么是搜索 垂直搜索(站内搜索) 互联网的搜索:电商网站,招聘网站,各种app IT系统的搜索:OA软件,办公自动化软件,会议管理,员工管理,后台管理系 2.如果用数据库做搜索会怎么样 数据库在做某些搜索(模糊搜索)时,效率会很差,是不太靠谱的. 3. 什么是全文检索? 数据库搜索的弊端:数据库里有100万条数据,模糊匹配要扫描100万次,每次扫描都要匹配文本所有字符,还无法拆解开来检索. 全文检索:会将100万条数据拆分开来,建立倒排索引,搜索的时

一.ES介绍 1.基础概念介绍 1. 索引:Elasticsearch中的“索引”有点像关系数据库中的数据库. 它是存储/索引数据的地方: 2.分片 shard “分片”是Lucene的一个索引. 它本身就是一个功能齐全的搜索引擎. “索引”可以由单个分片组成,但通常由多个分片组成,一部分主分片.一部分副本分片. 3.分段 segment    每个分片包含多个“分段”,其中分段是倒排索引,分段内的doc数量上限是2的31次方,默认每秒都会生成一个segment文件,通过GET /test/_s

看下图的淘宝页面,可以看到搜索有多个条件及搜索产品,并且支持多种排序方式,例如按价格:其实这块有个特点,就是不管你搜索哪个商品他都是有分类的,以及他对应的品牌,这两个是固定的,但其它参数不一定所有商品都具有:这一块设计就涉及到动态变化数据的加载,设计是比较复杂的,这个可以在后面慢慢说,其实这次想分析的主要是es的搜索服务使用 一.es的搜索服务使用 完成关键字的搜索功能 完成商品分类过滤功能 完成品牌.规格过滤功能 完成价格区间过滤功能 二.ES服务的搭建 在搭建服务前先理下流程,其实流程也很简

Elasticsearch使用系列-ES简介和环境搭建 Elasticsearch使用系列-ES增删查改基本操作+ik分词 一.安装可视化工具Kibana ES是一个NoSql数据库应用.和其他数据库一样,我们为了方便操作查看它,需要安装一个可视化工具 Kibana. 官网:https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana 和前面安装ES一样,选中对应的环境下载,这里选择windows环境,注意安装的版本一定要和ES的版本一致,不然可能会启动不起来. 解压后进

点赞再看,养成习惯,微信搜索「小大白日志」关注这个搬砖人. 文章不定期同步公众号,还有各种一线大厂面试原题.我的学习系列笔记. es基础知识 es和solr一样,都是基于Lucene的全文检索数据库 es数据库和mysql数据库类似,只是它们的概念名词叫法不一样 mysql的叫法 es的叫法 database数据库 索引集 table表 类型 行 文档 列 字段 es基础使用(以es7语法在kibana中建立索引为例) (1)新建名叫index_good的索引(代表商品): delete /in