Elasticsearch初步使用教程及与MySQL数据存储对比
Elasticsearch初步使用教程
1. Elasticsearch简介
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器，它提供了分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开源发布，是当前最流行的企业级搜索引擎之一。
2. 安装Elasticsearch
2.1 系统要求
确保你的机器已经安装了Java 8或更高版本，并且JAVA_HOME环境变量已经设置。
2.2 下载与解压
访问Elasticsearch官网下载对应版本的安装包，并解压到本地环境中：
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-8.14.3-linux-x86_64.tar.gz
tar -zxvf elasticsearch-8.14.3-linux-x86_64.tar.gz2.3 修改配置文件
编辑config/elasticsearch.yml文件，设置集群名称和节点名称：
yaml
cluster.name: my-application
node.name: node-1设置数据和日志保存地址：
yaml
path.data: /usr/local/elasticsearch-8.14.3/data
path.logs: /usr/local/elasticsearch-8.14.3/logs2.4 启动Elasticsearch
在bin目录下运行以下命令启动Elasticsearch：
./elasticsearch如果启动时遇到内存不足的错误，执行以下命令增加虚拟内存限制：
sudo sysctl -w vm.max_map_count=2621443. 使用Elasticsearch
3.1 测试Elasticsearch
在浏览器或命令行中访问http://localhost:9200，如果Elasticsearch正在运行，你将看到一个包含节点信息的JSON对象。
3.2 安装Kibana
Kibana是一个用于探索、可视化和分享Elasticsearch数据的客户端。安装Kibana并配置它连接到Elasticsearch：
shell
server.host: "localhost"
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]4. Elasticsearch数据存储机制
Elasticsearch以JSON（JavaScript Object Notation）格式存储数据，这使得它在处理半结构化数据时非常灵活。每个文档都被视为一个JSON对象，包含多个字段。当文档被索引时，其原始数据或特定字段可以被存储在Elasticsearch中，以便后续能够检索到原始的字段值。
Elasticsearch与MySQL数据存储对比
1. 数据存储模型
- MySQL：采用关系模型进行数据存储，使用表格进行数据的组织和存储，支持复杂的关系型查询和事务处理。
- Elasticsearch：采用文档型存储模型，以JSON格式存储文档，它不支持事务，但提供了分布式、高性能的全文搜索和分析功能。
2. 检索和查询
- MySQL：可以执行结构化的SQL查询，支持复杂的关系型查询语句，但对于全文搜索等需求支持较弱。
- Elasticsearch：提供强大的全文搜索和文本分析功能，可以执行复杂的查询，支持多种类型的模糊搜索、聚合分析和实时数据分析。
3. 实时性
- MySQL：索引和查询速度相对较慢，可能无法满足对实时性要求较高的应用场景。
- Elasticsearch：以近实时的方式处理数据。它具有快速的索引和搜索速度，使得实时数据的更新和查询能够迅速完成。
通过上述对比，我们可以看到Elasticsearch和MySQL在数据存储和检索方面有着本质的不同，它们各自适用于不同的应用场景。Elasticsearch擅长处理大规模数据的全文搜索和实时分析，而MySQL则更适合于需要强一致性和事务支持的结构化数据存储。
Elasticsearch 是一种非常灵活的数据库，它在某些方面（如全文搜索和实时分析）的性能远超传统关系型数据库，但在需要复杂事务处理和数据关系管理的场景下，关系型数据库可能更为合适。因此，很多现代应用会将 Elasticsearch 和关系型数据库结合使用，以利用各自的优势。
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_73687229/article/details/143587477
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