Elasticsearch应用
基于 Apache Lucene 构建的分布式搜索和分析引擎、可扩展数据存储和矢量数据库。
适用场景
- 从海量数据中检索出少量数据
- 对指标进行统计计算
- 利用Kibana/Grafana等工具进行可视化分析
不适用的场景
- 拉取大量原始数据
- 经常对数据进行UPDATE/DELETE
- 作为数据仓库进行永久存储数据
- 写入实时性要求非常高(<1s)的场景
基础知识
索引
索引是 Elasticsearch 中的基本存储单元，是用于存储具有相似特征的数据的逻辑命名空间。
相当于MySQL的库表
文档
Elasticsearch 以 JSON 文档的形式序列化和存储数据。文档是一组字段，这些字段是包含数据的键值对。每个文档都有一个唯一的 ID，您可以创建该 ID 或让 Elasticsearch 自动生成该 ID。
相当于MySQL的表主键
文档示例
{ “_index” ：“my-first-elasticsearch-index” ，“_id” ：“DyFpo5EBxE8fzbb95DOa” ， “ _version” ：1 ，“_seq_no” ：0 ，“_primary_term” ：1 ，“found” ：true ，“_source” ：{ “email” ：“john@smith.com” ，“first_name” ：“John” ，“last_name” ：“Smith” ，“info” ：{ “bio” ：“生态战士和弱者的捍卫者” ，“age” ：25 ，“interests” ：[ “海豚” ，“鲸鱼” ] }，“join_date” ：“2024/05/01” } }
特点
ES采用倒排索引机制，通过属性值确定数据记录位置，有效避免全表扫描问题
Java应用结构
待续
学习文档
ElasticSearch之倒排索引_elasticsearch倒排索引-CSDN博客
原文地址：https://blog.csdn.net/tec_1535/article/details/144060816
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