使用ES查询来对应mysql的like查询 建立一个测试索引 PUT /test_like1 { "mappings" : { "properties" : { "num" : { "type" : "keyword" }, "name" : { "type" : "text", "fields" : { "keywo

(1)在logstash-5.6.8安装目录下创建文件夹mysqletc (名称随意) (2)文件夹下创建mysql.conf (名称随意) ,内容如下: input { jdbc { #sc表 jdbc_connection_string =>"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/1706b?characterEncoding=UTF8" jdbc_user => "root" jdbc_password => "r

大文本 mysql  es mysql  id longText  ---> es  longText mysqlId 大文本先入mysql,再同步至es: 文本查询逻辑交由es实现: mysql作用:生成Id,备份: 拿mysqlId取mysql大文本:

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

面试题 & 真实经历 面试题:在数据量很大的情况下,怎么实现深度分页? 大家在面试时,或者准备面试中可能会遇到上述的问题,大多的回答基本上是分库分表建索引,这是一种很标准的正确回答,但现实总是很骨感,所以面试官一般会追问你一句,现在工期不足,人员不足,该怎么实现深度分页? 这个时候没有实际经验的同学基本麻爪,So,请听我娓娓道来. 惨痛的教训 首先必须明确一点:深度分页可以做,但是深度随机跳页绝对需要禁止. 上一张图: 你们猜,我点一下第142360页,服务会不会爆炸? 像MySQL,Mongo

IK分词器虽然自带词库 但是在实际开发应用中对于词库的灵活度的要求是远远不够的,IK分词器虽然配置文件中能添加扩展词库,但是需要重启ES 这章就当写一篇扩展了 其实IK本身是支持热更新词库的,但是需要我感觉不是很好 词库热更新方案: 1:IK 原生的热更新方案,部署一个WEB服务器,提供一个Http接口,通过Modified和tag两个Http响应头,来完成词库的热更新 2:通过修改IK源码支持Mysql定时更新数据 注意:推荐使用第二种方案,也是比较常用的方式,虽然第一种是官方提供的,但是官方

目录 前言: 一.常用命令 1.帮助命令 2.查看现在本地有哪些镜像 3.镜像搜索&下载&运行&停止&删除 镜像搜索 镜像下载 不指定版本下载 指定版本下载 运行镜像 删除镜像 将容器内的文件复制到外部服务器中 4.其他常用命令 二.安装几个镜像巩固下 安装Mysql 安装Nginx 安装Tomcat 安装ElasticSearch 安装Kibana 三.总结 注意: 如果用的是虚拟机,那最好先关闭防火墙,否则会导致后面的操作外部无法访问 前言: ​ 下面的东西都基于已经安

1 背景与目标 1.1 背景 国际财务泰国每月月初账单任务生成,或者重算账单数据,数据同步方案为mysql通过binlake同步ES数据,在同步过程中发现计费事件表,计费结果表均有延迟,ES数据与Mysql数据不一致,导致业务页面查询数据不准确,部分核心计算通过ES校验失败 1.2目标 解决binlake到JMQ积压同步ES延迟问题 2 当前业务流程 2.1 流程图 现有业务基本流程如下图,包含运营端和外部数据接入,整体操作到数据存储流程 2.2 数据流 3 问题分析 3.1 问题现象 jmq积

改变一个表的分区方案只需使用alter table 加 partition_options 子句就可以了.和创建分区表时的create table语句很像 创建表 CREATE TABLE trb3 (id INT, name VARCHAR(50), purchased DATE) PARTITION BY RANGE( YEAR(purchased) ) ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990), PARTITION p1 VALUES LESS THAN

上篇blog说到采用logstash-input-jdbc将mysql数据同步到ES(http://www.cnblogs.com/jstarseven/p/7704893.html),但是这里有一个问题,即假如我不需要logstash自动对mysql数据提供的mapping模板怎么办,毕竟我的数据需要ik分词,同义词解析等... 这时候就需要用到logstash的template功能了 ,如果现在还不到logstash和logstash-input-jdbc的安装使用方式的建议先看上一篇文章.

---toc: truetitle: 一周一个中间件-ES搜索引擎date: 2019-09-19 18:43:36tags: - 中间件 - 搜索引擎--- ## 前言 > 在众多搜索引擎中,solr,es是我所知道其他公司最为广泛使用的中间件.他可以解决你复杂的搜索需求.当你需要在大量数据的情况下搜索一下关键字,使用mysql的like查询是非常缓慢的,而es可以做到近实时的搜索. ## 背景> 我们公司最近对我们的fungo的游戏,用户,文章提出了更加复杂的搜索要求,要求对指定的关键字进

toc: true title: 一周一个中间件-ES搜索引擎 date: 2019-09-19 18:43:36 tags: - 中间件 - 搜索引擎 前言 在众多搜索引擎中,solr,es是我所知道其他公司最为广泛使用的中间件.他可以解决你复杂的搜索需求.当你需要在大量数据的情况下搜索一下关键字,使用mysql的like查询是非常缓慢的,而es可以做到近实时的搜索. 背景 我们公司最近对我们的fungo的游戏,用户,文章提出了更加复杂的搜索要求,要求对指定的关键字进行相似度匹配. 例如 搜索

Hi大家好,我是来自博客园的赐我白日梦! 为大家带来MySQL面试专题!全文110篇!以问答的方式,由浅入深的帮你应对各类MySQL面试题的狂轰滥炸!当然也不乏会分享一些高阶读写分离数据库中间件原理及落地的技术实现,为你揭开数据库中间件神秘的面纱! 免费!只是因为不想卖钱,质量还是蛮好的- 面试官都关注了!你还在犹豫什么呢? 文末有二维码 大家常说的基数是什么?(已发布) 讲讲什么是慢查!如何监控?如何排查? 对NotNull字段插入Null值有啥现象? 能谈谈 date.datetime.ti

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

JDK # java -versionjava version "1.8.0_231"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_231-b11)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.231-b11, mixed mode) OS vim /etc/sysctl.conf vm.max_map_count = 262144 sysctl -p vim /etc/security/limits

目录 1.索引概述 2.索引结构 3.索引分类 4.索引语法 5.SQL 性能分析 5.1.执行频次 5.2.慢日志查询 5.3.profile 5.4.explain 6.索引使用规则 6.1.单列&联合索引 6.2.最左前缀 6.3.范围查询 6.4.索引失效 6.5.SQL 提示 6.6.覆盖索引 6.7.前缀索引 7.索引设计原则 1.索引概述 索引(Index)是高效获取数据的数据结构,就像书的目录,提高检索数据的效率. 优点:提高数据检索效率,降低数据库的 IO 成本:通过索引列对数

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

今日内容概要 ElasticSearch之-ElasticSearch-head ElasticSearch之-安装Kibana Elasticsearch之-倒排索引 Elasticsearch之-索引操作 Elasticsearch之-映射管理 Elasticsearch的文档增删查改(CURD) 内容详细 1.ElasticSearch之-ElasticSearch-head # 本质都是 c s 架构的软件 # es:web服务端封装了一些restful接口 --b s架构 -docke

今日内容概要 es的查询 Elasticsearch之排序查询 Elasticsearch之分页查询 Elasticsearch之布尔查询 Elasticsearch之查询结果过滤 Elasticsearch之高亮查询 Elasticsearch之聚合函数 Python操作es 内容详细 1.es的查询 1.1 准备数据 # 准备数据 PUT lqz/_doc/1 { "name":"顾老二", "age":30, "from"

目录 版本管理 Mysql 设置 在MySQL配置文件my.cnf设置: 检查是否开启 增加新用户: 安装 Elasticsearch es 跨域问题 目录挂载 安装 Elasticsearch-Head 解决 es 跨域连接问题 启动 es-head 解决 es-head 无法创建索引 安装 Canal 安装镜像 编写配置文件 问题: 安装 Canal-Adapter 安装镜像 配置canal-adapter 文件' 测试 同步全量数据 创建表 创建 es 索引 版本管理 mysql: 8.0

ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源,分布式,RESTful搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便.支持通过HTTP使用JSON进行数据索引.  官方站点:http://www.elasticsearch.com/ 中文站点:http://es-cn.medcl.net/    1.安装  必须先安装Java环境,并设置 JAVA_HOME => C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_18  elasticsea