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《Spring ES实战》第3招 Mapping决定上限

更重要的是，Keyword默认启用doc_values，这是列式存储结构，专门支撑排序、聚合和脚本读取。...字段数量多、数据量大时，存储和写入成本会成倍增加。只有真正需要全文搜索和精确操作同时存在的字段，才值得用多字段。...：Elasticsearch集群→未实现：Embedding向量生成与混合检索原来系统只有商品基础信息存储和简单关键词搜索。...排序、聚合、精确过滤需要的是完整值和列式存储，Text的底层结构根本不支持。当排序和精确过滤同时出现时，应该选择Text、Keyword还是多字段？...Keyword保留完整字符串作为单个词项，并默认启用doc_values列式存储，所以可以排序和聚合。

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    SpringBoot集成ES实现存储、查询

    5分钟_SpringBoot集成ES实现存储、查询 当前文章使用ES版本为6.4.3, SpringBoot版本为：2.1.8.RELEASE spring-boot-starter-data-elasticsearch...RELEASE spring-boot-starter-data-elasticsearch介绍 spring-boot-starter-data-elasticsearch:是springboot整合es...同样的这个快速开发包也是大大简化了Java使用es的流程。 ik分词器 IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。...也可以引入其他的中文分词器，本文使用IK分词器，注意：IK分词器的版本号，要与ES的版本一致，如不一致则无法启动。如果不引入中文分词器，那么ES会默认将每一个中文都会进行分词，不会智能组词。...结语 这就是SpringBoot集成ES的基本步骤，相比较于自己引入ES的依赖要简单的很多。如果对你有帮助，请分享出去吧。对于更多的JPA的方法命名规则请查看JPA官方介绍。

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    Zabbix后端存储ES的优化实践

    场景分析▼ 由于公司zabbix的历史数据存储在elasticsearch中，有个需求是尽可能地把监控的历史数 据存储的长一点，最好是一年，目前的情况是三台ES节点，每天监控历史数据量有5G，目前最多可存储一个月的数据...节点规划▼ 为了让ES能存储更长的历史数据，以及考虑到后续监控项添加导致数据的增长，我将节点 数量增加至4节点，并将部分节点内存提高，部分节点采用SSD存储 ?...优化思路 ▼ 对数据mapping重新建模，对str类型的数据不进行分词，采用冷热节点对数据进行存储， 前七天数据的索引分片设计为2主1副，索引存储在热节点上，超过七天的数据将被存储在 冷节点，超过30...以上操作均使用ES的管理工具curator来定时执行。...Zabbix与ES的对接操作▼ 1.修改/etc/zabbix/zabbix_server. conf，添加如下内容 ES地址填写集群中任意一个节点就可以 ?

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    ES日志存储以及备份压缩到COS

    导语 为了满足用户日益增长的日志存储大小，不影响用户的写入和查询性能。满足不同用户写入流量。同时用户日志长期保存，日志存储比较占用空间和成本。ES集群规格配置高，消耗资源和成本。...ES集群设计 为了避免 ES 集群出现单点问题，以及配置不断增加带来的运维风险， ES 集群设计时主要通过将不同规格的用户日志写入不同配置的ES集群，并且使用自动扩容技术来实现集群的可扩展性。...ES数据备份到COS 创建备份流程 在 ES 备份流程中，为了保证备份的正确性和完整性，可以按照如下步骤执行： 创建一个仓库来存储备份数据。 创建一个快照任务，将ES中的数据备份到指定的仓库中。...ES提供了API接口来查询快照的状态和进度，可以根据查询结果来判断备份是否已经完成。 调用 COS 提供的压缩函数对备份数据进行压缩，以减小备份数据所占用的存储空间。...通过备份和压缩到 COS  可以将 ES 存储的数据缩小到 1/4 的大小，并且通过 COS 的海量分布式存储服务，可以提供低成本、弹性的云存储服务。

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    【Z投稿】Zabbix后端存储ES的优化实践

    elasticsearch中，有个需求是尽可能地把监控的历史数 据存储的长一点，最好是一年，目前的情况是三台ES节点，每天监控历史数据量有5G，目前最多可存储一个月的数据，超过30天的会被定时删除，每台内存分了...节点规划 ▼ 为了让ES能存储更长的历史数据，以及考虑到后续监控项添加导致数据的增长，我将节点 数量增加至4节点，并将部分节点内存提高，部分节点采用SSD存储 ?...优化思路 ▼ 对数据mapping重新建模，对str类型的数据不进行分词，采用冷热节点对数据进行存储， 前七天数据的索引分片设计为2主1副，索引存储在热节点上，超过七天的数据将被存储在 冷节点，超过30...以上操作均使用ES的管理工具curator来定时执行。...Zabbix与ES的对接操作 ▼ 1.修改/etc/zabbix/zabbix_server. conf，添加如下内容 ES地址填写集群中任意一个节点就可以 ?

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    ES数据存储与查询基本原理

    ：与传统关系型数据库相比, ES提供了全文检索、同义词处理、相关度排名、复杂数据分析、海量数据的近实时处理等功能 总而言之，ES是： 一个分布式的实时文档存储引擎，每个字段都可以被索引与搜索 一个分布式实时分析搜索引擎...分片（Shard） 单个节点无法存储大量数据，ES将一个索引中的数据切分为多个分片（Shard），分布式地存储在多个节点上。...因此，ES基于shard的概念来横向扩展，以存储更多的数据，并且让存储、索引和分析等操作分布到多个节点上执行，分而治之，进而提升吞吐量和性能。 是线上，每一个分片都是一个lucene的index。...副本（replica） 任何一个节点都有可能故障或者宕机，此时该节点的shard无法存储或查询，为保证高可用，ES为每个shard创建多个replica副本，分布在不同节点上。...ES存储数据的基本单位是索引，回想第一节简介里的介绍，索引的结构大致如下： index -> type -> mapping -> document -> field 一个索引可以拆分为多个shard，

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    数组 vs 链表：物理存储的底层逻辑，如何锁死 Java 集合 90% 的性能上限？

    数组vs链表：物理存储的底层逻辑，如何锁死Java集合90%的性能上限？...其实答案藏在最基础的数组与链表的物理存储差异里——这两种数据结构的内存布局，直接决定了Java集合的性能天花板。...；链表的离散存储会导致缓存频繁失效——这也是数组实际运行速度比链表快的重要原因（哪怕理论复杂度相同）。...八、总结：底层逻辑决定性能上限 Java集合的性能，从来不是“凭空设计”的——它完全依赖于数组和链表的物理存储特性： 数组的连续内存赋予了ArrayList的查询优势； 链表的指针链式结构赋予了LinkedList...最后记住一句话：数据结构的物理存储，是所有性能优化的起点。

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    算力决定下限，存力决定上限：Gartner魔力象限背后的AI存储暗战

    不断让存储承压……曾经被视为“配角”的数据存储，被推到了AI舞台中央。...国际分析师机构Gartner在2026年给出了权威判断：“存储正在告别被动的数据容器角色，成为AI时代重要的战略基础设施”，并在《2026年企业存储平台魔力象限报告》中，揭示了不同存储厂商的竞争力排序。...四重变化，AI正在重新定义数据存储AI存储和传统存储，到底有什么不同？很长一段时间里，企业存储的使用场景主要围绕着ERP、数据库、OA系统以及常规的文件共享与灾备展开。...相较于传统存储，AI存储呈现出了四个典型且影响深远的演变：第一重演变：从解决单纯的“容量”问题，转向解决“数据供给”问题。...直接的例子就是AI存储的权重变化：2025年时，Gartner认为AI存储仅是“一种快速文件工作负载”；到了2026年，AI存储已经被修正为“企业存储市场中一项重要的能力”，并在2026年新增“用于大规模人工智能推理和

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    OpenGLOpenGL ES 渲染流程以及固定存储着色器

    作者：佐笾 https://juejin.im/post/5cdae5486fb9a0323e3ade57 一 本篇目标 OpenGL 渲染流程图解析 OpenGL 固定存储着⾊器理解 二 OpenGL...三 固定存储着色器的分类 存储着色器的使用 GLShaderManager的初始化 // GLShaderManager初始化 GLShaderManager shaderManager; shaderManager.InitializeStockShaders...需要设置存储着色器的GLT_ATTRIBUTE_VERTEX(顶点分量)和GLT_ATTRIBUTE_NORMAL(表面法线)。...同样需要设置存储着色器的GLT_ATTRIBUTE_VERTEX(顶点分量)和GLT_ATTRIBUTE_NORMAL(表面法线)。...参数1:存储着色器种类 - 纹理光源着色器 参数2:模型4x4矩阵 参数3:投影4x4矩阵 参数4:点光源位置 参数5:颜色值(几何图形的基本色) 参数6:纹理单元

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    5分钟_SpringBoot集成ES实现存储、查询

    5分钟_SpringBoot集成ES实现存储、查询 当前文章使用ES版本为6.4.3,SpringBoot版本为： spring-boot-starter-data-elasticsearch介绍 spring-boot-starter-data-elasticsearch:是springboot整合es...同样的这个快速开发包也是大大简化了Java使用es的流程。 ik分词器 IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。...也可以引入其他的中文分词器，本文使用IK分词器，注意：IK分词器的版本号，要与ES的版本一致，如不一致则无法启动。 如果不引入中文分词器，那么ES会默认将每一个中文都会进行分词，不会智能组词。...text=浩 查询名字中或者desc中含有“浩”的数据 [在这里插入图片描述] 结语 这就是SpringBoot集成ES的基本步骤，相比较于自己引入ES的依赖要简单的很多。

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