Elasticsearch 最实用的配置技巧，速看！

Elasticsearch 最实用的配置技巧来了...

数据量十亿，甚至百亿级别的规模时依然能以秒级甚至毫秒级的速度返回，我想说：“ES牛B”！

在搜索引擎中，ES（Elasticsearch）连续多年在 DBRanking 的搜索引擎中评测中排名第一，也是绝大多数大公司的首选。

有人可能会问：是我 MySQL 拿不动刀了吗？

MySQL 架构天生不适合海量数据查询，它只适合海量数据存储，无法应对海量数据下各种复杂条件的查询。

有人说加索引不是可以避免全表扫描，提升查询速度吗，为啥说它不适合海量数据查询呢？

加索引确实可以提升查询速度，但在 MySQL 中加多个索引最终在执行 SQL 的时候它只会选择成本最低的那个索引。

如果没有索引满足搜索条件，就会触发全表扫描，在海量数据多种查询条件下很有可能导致索引失效。

而且存储都是需要成本的，如果你针对每一种情况都加索引，以 innoDB 为例，每加一个索引，就会创建一颗 B+ 树，如果是海量数据，将会增加很大的存储成本。

其实MySQL 本身就不是为海量数据查询而设计的。术业有专攻，海量数据查询还得用专门的搜索引擎，ES 是当之无愧的王者。

基于Lucene 引擎构建的开源分布式搜索分析引擎，可以提供针对 PB 数据的近实时查询，广泛用在全文检索、日志分析、监控分析等场景。它主要有以下三个特点:

轻松支持各种复杂的查询条件:

它是分布式实时文件存储，会把每一个字段都编入索引（倒排索引），利用高效的倒排索引，以及自定义打分、排序能力与丰富的分词插件等，能实现任意复杂查询条件下的全文检索需求

可扩展性强：

天然支持分布式存储，通过极其简单的配置实现几百上千台服务器的分布式横向扩容，轻松处理 PB 级别的结构化或非结构化数据。

高可用，容灾性能好：

通过使用主备节点，以及故障的自动探测与恢复，有力地保障了高可用。

不知道大家的公司用Elasticsearch多不多，反正我公司的是有在用的。

平时听同事们聊天肯定避免不了不认识的技术栈，比如：把数据放在引擎，从引擎取出数据等等。

现在很多公司都要求会熟练使用ES，如果你的技术栈里还没有这一项，我建议你来参加一下这个为期两天的训练营，小白轻松变大神！

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ES专题：千亿级数据的搜索架构长啥样？  

1

如何快速上手 Elasticsearch

1、海量数据系统架构的技术选型

2、一小时上手Elasticsearch

3、透过现象看本质：带你看穿“索引”本质

4、为什么B+Trees（MySQL）不适合大数据检索

5、全网独家：倒排索引完全解读

6、倒排表的压缩算法：FOR和RBM

7、词项字典和词项索引的数据存储

8、Trie字典树（前缀树）原理

9、Lucene的内部结构是怎样的

10、Lucene源码剖析

2

千亿级 Elasticsearch 技术解密

1、Java中的位移算法

2、FST的实现原理

3、FST的构建和读取过程

4、ES的性能调优

5、高并发下ES如何保证数据的读写一致性

6、Elasticsearch的搜索过程是怎样的

7、Elastic学习方法论

8、跳槽的正确姿势

9、普通的简历如何做到夺人眼球

10、如何做到和面试官侃侃而谈

5月20日准时开班

从小白轻松进阶ES大神

我在训练营等你

 

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你会有哪些收获呢

程序员面试技巧、避坑经验

突破现阶段技术瓶颈

优化简历增加面试邀约次数

面试中如何搞定技术面、HR面

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