之前的项目中一直使用的是数据库表记录用户操作日志的，但随着时间的推移，数据库log单表是越来越大「不考虑删除」，再加上近期项目中需要用到Elasticsearch，所以干脆把这些用户日志迁移到ES上来了...ES搭建：https://www.cnblogs.com/niceyoo/p/12936325.html 由于之前就是使用的AOP+注解方式实现日志记录，而本次依旧采用这种方式，所以改动不大，把保存至数据库换成...: 127.0.0.1:9300 # 暂未使用ES 关闭其持久化存储 repositories: enabled: true 3、Log实体 使用了lombok「...，有两种方式实现对Elasticsearch数据的修改，一是使用ElasticsearchTemplate，二是通过ElasticsearchRepository接口，本文基于后者接口方式。...Date beginTime = new Date(); beginTimeThreadLocal.set(beginTime); } /** * 后置通知(在方法执行之后并返回数据
1、什么是Elasticsearch 1、概念以及特点 1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样，是非关系型数据库。...3、高可用：在一个集群的多个节点中进行分布式存储，索引支持shards和复制，即使部分节点down掉，也能自动进行数据恢复和主从切换。...4、数据存储的最小单位是文档，本质上是一个JSON 文本： 2、项目中为何使用（主搜索次分析再存储） 2.1、搜索引擎 实际项目开发中，几乎每个系统都会有一个搜索的功能，数据量少时可以直接从主数据库中比如...也称反向索引/置入索引或反向档案，用以存储一个映射：在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的位置。...2、其中也提到对于数据库而言，乐观锁是通过逻辑实现的，在ES数据库上实现乐观锁便是通过文档的默认字段_version实现的。
1、什么是Elasticsearch 1、概念以及特点 1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样，是非关系型数据库。...3、高可用：在一个集群的多个节点中进行分布式存储，索引支持shards和复制，即使部分节点down掉，也能自动进行数据恢复和主从切换。 ...4、数据存储的最小单位是文档，本质上是一个JSON 文本： 2、项目中为何使用（主搜索次分析再存储） 2.1、搜索引擎 实际项目开发中，几乎每个系统都会有一个搜索的功能，数据量少时可以直接从主数据库中比如...也称反向索引/置入索引或反向档案，用以存储一个映射：在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的位置。...2、其中也提到对于数据库而言，乐观锁是通过逻辑实现的，在ES数据库上实现乐观锁便是通过文档的默认字段_version实现的。
优化Elasticsearch数据存储有助于提升系统性能、降低成本、提高数据查询效率以及增强系统的稳定性和可靠性。通常我们再优化Elasticsearch数据存储会遇到一些问题，导致项目卡壳。...以下是优化Elasticsearch数据存储的一些重要作用：1、问题背景在某些场景中，我们可能会考虑绕过数据库，直接使用Elasticsearch存储数据，并在Python应用程序中实时构建这些数据。...队列缓冲系统可以自动重试发送失败的数据，确保数据最终能够被成功处理。使用消息代理可以使用消息代理来实现队列缓冲系统。消息代理是一种中间件软件，它可以存储和转发消息。...如果Elasticsearch无法及时处理数据，那么消息代理会将数据存储起来，等到Elasticsearch能够处理数据时再转发给Elasticsearch。...Tutorial 2' } }]# 执行批量索引client.bulk(actions)综上所述，优化Elasticsearch数据存储可以帮助提升系统性能、降低成本、提高数据查询效率
"location": { "type": "geo_point" } } } } }' 添加数据..."marketName": "真北商场", "location": { "lat": 41.12, "lon": -71.34 } }' 添加数据..."points_only": true } } } } }' 添加数据..."type": "point", "coordinates": [121.392496,31.245827] } }' 查询指定geo 1KM范围内的geo数据信息...121.391337,31.244654 ] } } } } }' reference Sorting by Distance 百度获取经纬度 github elastic/elasticsearch
网关的访问日志存原先是自己部署es来存储，我们这次直接用腾讯云es来收集日志。...云es优势 弹性扩容伸缩：根据业务需求自定义类型、自定义节点数、自定义容量大小、存储时间等 [image.png] 集成可视化：购买es可直接按需生产kibana，可视化es数据，而不需要自己额外安装...[image.png] 插件问题 网关使用filebeat收集日志，网关日志格式是csv, 直接导入es不支持，因此网关引入了一个第三方插件elasticsearch-ingest-csv,来解决csv
向量数据库：使用Elasticsearch实现向量数据存储与搜索 一、简介 Elasticsearch在7.x的版本中支持 向量检索[2] 。...另外，为了避免在文档向量与查询完全匹配时被除0，在分母中加了1。 3.4 欧几里得距离：l2norm l2norm函数计算给定查询向量和文档向量之间的L2距离(欧几里德距离)。...ES 中向量检索 doc[].vectorValue 函数是在 Elasticsearch 7.8.0 版本开始支持的，在ES 7.5.1 或 7.8.0 以下版本会运行失败。 ...6 ], "queryVectorMag": 5.25357 } } } } } 引用链接 [1] TOC: 向量数据库...：使用Elasticsearch实现向量数据存储与搜索 [2] 向量检索: https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/e8c382f89553e3a7aaafa88a5934288c1192acdc
连接数据库 from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch([{ 'host':"localhost",'port':9200
在开始之前我们先来了解下数据库模型。 数据库模型主要是两种，即SQL关系型数据库和NoSQL非关系型数据库。 关系型数据库：指采用了关系模型来组织数据的数据库。...关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。 非关系型数据库：是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等。...它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。...三 Elasticsearch数据格式 Elasticsearch 是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档。我们可以用比较熟悉的关系型数据库mysql来进行类比。...Tables(表) -> Rows(行) -> Columns(列) 四 Elasticsearch安装教程 如果没有Linux环境可以使用，可以在Windows上面进行安装操作，以下是我在Windows
path.logs：存储生成的日志的位置。如果其中一个卷的磁盘空间不足，则将它放在与数据目录不同的卷上可能是有意义的。 path.data：包含Elasticsearch存储的数据的文件夹的路径。...在本文中，我们将仔细研究数据目录（path.data）的实际内容，并尝试了解所有文件的用途。 2、文件从哪里来？...数据存储有标题：ZV + 1字节，指示数据是否被压缩。 在标题之后，格式上将存在一个或多个压缩的64K块：2字节块长度+2字节未压缩大小+压缩数据。...希望您不需要对Elasticsearch数据目录的内容执行任何操作，但是了解您最喜欢的基于搜索的数据库将哪种数据写入文件系统总是有帮助的！...不需要完整记住每个文件的确切含义，关键的时候知道去哪里更快的查找最重要。 11、补充认知 一份数据写入es会产生多份数据用于不同查询方式，会比原数据占用更多磁盘空间。
2 与其他数据存储进行比较 3 elasticsearch的特点 3.1 天然分片，天然集群 es 把数据分成多个shard，下图中的P0-P2，多个shard可以组成一份完整的数据，这些shard...在实际运算过程中，每个查询任务提交到某一个节点，该节点必须负责将数据进行整理汇聚，再返回给客户端，也就是一个简单的节点上进行Map计算，在一个固定的节点上进行Reduces得到最终结果向客户端返回。...传统关系性数据库 弊端： 1、 对于传统的关系性数据库对于关键词的查询，只能逐字逐行的匹配，性能非常差。 2、匹配方式不合理，比如搜索“小密手机” ，如果用like进行匹配， 根本匹配不到。...由于内核相同，所以两者除了服务器安装、部署、管理、集群以外，对于数据的操作，修改、添加、保存、查询等等都十分类似。就好像都是支持sql语言的两种数据库软件。只要学会其中一个另一个很容易上手。...从实际企业使用情况来看，elasticSearch的市场份额逐步在取代solr，国内百度、京东、新浪都是基于elasticSearch实现的搜索功能。
一 前言 【数据库系列】上篇我们讲到如何Elasticsearch是什么以及如何搭建，那么本篇我们来讲讲Elasticsearch的基本操作。...我在刚开始工作时，公司就是用的Elasticsearch做数仓，当时在学校只学过Mysql，对于Elasticsearch完全没有一点概念，造数全靠开发写好的脚本，总之当时对这一块就很懵逼。...然后在后面对MySql逐渐熟练之后，再重新学习Elasticsearch，将学习MySql的经验套用过来，才发现可以这么好的理解 Elasticsearch -> Indeces(索引) -> Types...(类型) -> Documents(文档) -> Fields(属性) 关系型数据库 -> Databases(库) -> Tables(表) -> Rows(行) -> Columns(列) 二...，类比做数据库中的每一行数据。
---------- # # Path to directory where to store the data (separate multiple locations by comma): # #数据存储位置...path.data: E:/elasticsearch/elasticsearch-6.8.3/data-es/data/ # # Path to log files: # #日志存储位置 path.logs...}} 5.安装curl插件 链接：https://pan.baidu.com/s/1dQS4UfuagovhcXTCNehztw 提取码：ntxv 6.给curb配置环境变量 7.执行模板ip改为数据库...es数据库的ip 模板名称也要对应，然后所在位置 curl -H "Content-Type: application/json" -XPUT http://192.168.1.211:9200/_template.../consumer_statistics -d "@E:\consumer_statistics.mapping" 到此es数据库安装完成，下一步进行导入数据的操作： ---- 安装logstash：https
双击elasticsearch.bat即可启动数据库服务。...3、配置远程访问 下面介绍如何配置可远程连接：需要修改config目录下的elasticsearch.yml文件 在elasticsearch.yml配置如下文件然后重启 xpack.security.enabled...: true xpack.license.self_generated.type: basic xpack.security.transport.ssl.enabled: true 在cmd中执行elasticsearch-setup-passwords...cluster.name: my-application #集群名：类似于数据库名 path.data: D:/log #数据目录 path.logs: D:/log #日志目录...要连接该数据库，需要下个谷歌双核浏览器，下一个ElasticSerach Head插件即可： 使用该插件即可远程连接该数据库： 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
Source 在 Elasticsearch 中，通常每个文档的每一个字段都会被存储在 shard 里存放 source 的地方，比如： PUT twitter/_doc/2 { "user": "...在文档中的所有字段上构建一个反向索引，指向该字段所在的 Elasticsearch 文档。...也就是说在每个 Elasticsearch 的Lucene里，有一个位置存放这个 inverted index。...那么这样一来我们为了应对一些聚合场景就需要结构化数据来应付，这里说的结构化数据就是『列存储』，也就是上面说的doc_value。...Doc values 是在文档索引时构建的磁盘数据结构，这使这种数据访问模式成为可能。它们存储与 _source 相同的值，但以面向列（column）的方式存储，这对于排序和聚合而言更为有效。
transCapType" : { "type" : "integer" } } } 复制代码 4、删除索引 DELETE /cfg_zx 二：数据操作...1.增加数据 14 代表ID 复制代码 PUT iot_vehicle_biz_case/biz_case/14 { "vehicleNo" : "皖AA1227",
介绍 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(TM) 基础上的搜索引擎.当然 Elasticsearch 并不仅仅是 Lucene...那么简单，它不仅包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作: 分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。...可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。...-6.8.3 4.进入elasticsearch-6.8.3下的bin下 启动es数据库：....数据库的单节点就已经安装好了 紧接着安装logstash ：https://blog.csdn.net/z19799100/article/details/103873128 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
AWS的S3, 阿里云的OSS, 腾讯云的COS， 都是常见的对象存储服务。对象存储服务面向非结构化数据，支持通过HTTP/HTTPS协议访问，支持存入文本、图片、视频等多种类型的数据。...实际应用中，部分云计算产品会把业务日志存进对象存储中，如腾讯云容器服务的容器运行日志，腾讯云负载均衡服务的实例访问日志等。...日志虽然存进相对廉价的对象存储bucket中了，但是查看或检索起来比较麻烦，还是把日志存进Elasticsearch，通过Kibana进行检索比较靠谱。...本文利用之前自行开发的logstash-input-cos插件，将存放在腾讯云对象存储服务COS中的日志，通过logstash同步到Elasticsearch中，以实现日志的快速查看与检索。...，每60s拉取一次数据 } } output { elasticsearch { hosts => ["http://172.16.0.39:9200"] # ES endpoint
在上一篇文章（Elasticsearch & ClickHouse 存储效能对比）中，我们比较了ES和CK在数据集的压缩存储方面的效能，ClickHouse的压缩存储其实并没有特别的魔法，使用的列存方式和压缩算法其实都是业内常见的...而Elasticsearch是一个使用场景非常广泛的数据库，其默认数据结构配置是支持高并发、高可用、可全文检索的非结构化数据的搜索需求，但同时也是提供doc_value, BKD tree等方式支持高效存储数据的...不做任何数据处理和存储方面的优化 在不做任何数据处理和存储方面的优化时，即便我们做了一些数据压缩层面的优化，ES和CK的存储成本大概是这样的： [image.png] 即ES因为索引膨胀，或者说是数据压缩的问题...，在同等原始数据下，需要使用更多的存储和计算资源去支撑数据量，并且，我们数据留存时间越长，这种成本就越多。...此时同样能支撑OLAP分析 Elasticsearch提供以下用于处理数据的方法： 汇总您的历史数据 Elastic Stack数据汇总功能提供了一种汇总和存储历史数据的方法，以便仍可以将其用于分析，但只花费原始数据的存储成本的一小部分
【腾讯云 Elasticsearch Service】高可用，可伸缩，云端全托管。集成X-Pack高级特性，适用日志分析/企业搜索/BI分析等场景 ---- 在实际的使用中，数据并不总是干净的。...coerce 尝试清除不匹配的数值以适配字段的数据类型。...由于禁用了强制，因此该文档将被拒绝 Index 级默认设置 可以在索引级别上设置 index.mapping.coerce 设置，以在所有映射类型中全局禁用强制： PUT my_index{ "settings...包含文章发布时段最新活动，前往ES产品介绍页，可查找ES当前活动统一入口 Elasticsearch Service自建迁移特惠政策>> Elasticsearch Service 新用户特惠狂欢，最低...4折首购优惠 >> Elasticsearch Service 企业首购特惠，助力企业复工复产>> 关注“腾讯云大数据”公众号，技术交流、最新活动、服务专享一站Get~
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