es自动创建索引 elasticsearch海量数据存储规则？

elasticsearch海量数据存储规则？ES的底层是Lucene，Lucene的索引清单是倒排索引。在数据写入过程中，javabean被转换成文档对象，然后存储在索引库中。索引库分为索引区和文档区

elasticsearch海量数据存储规则？

ES的底层是Lucene，Lucene的索引清单是倒排索引。在数据写入过程中，javabean被转换成文档对象，然后存储在索引库中。索引库分为索引区和文档区。在写作过程中，首先要分词。索引区存储单词和单词在文章中的位置，而文档区存储所有内容

es是为了解决本地Lucene的不足，第一个版本于2010年2月出现在GitHub上，并迅速成为最受欢迎的项目之一。

首先，ES仍然是一个基于ApacheLucene的开源搜索引擎。

Es也使用Java开发并以Lucene为核心实现索引和搜索的所有功能，但其目的是通过简单的restful API隐藏Lucene的复杂性，使全文搜索变得简单。

然而，ES的核心不是Lucene。它的特点更多地体现在：分布式实时文件存储，每个字段都有索引，可以进行搜索。分布式实时分析搜索引擎可以扩展到数百台服务器，处理Pb（内存单元）级的结构化或非结构化数据，高度集成的服务，并且您的应用程序可以使用简单的restfulapi，各种语言的客户端甚至命令行都可以与之交互。（Lucene的缺点抵消了ES的优点）。

为什么使用es？

ES是底层，基于Lucene，存储倒排索引，分为索引区和文档区

您好，我是Advantech西安分公司的技术总监，负责公司云平台的日志架构。让我谈谈我的看法。

为什么弹性搜索需要被架构师理解？

要回答这个问题，我们需要先看看elasticsearch可以做什么？

。

架构师的目的是使用代码体系结构来实现现实生活中的需求，但人们天生对复杂数据不敏感。人们只需要看到他们需要看到的数据。因此，对于架构师来说，必须有一层数据转换功能来完成从真实需求到虚拟建筑之间的转换。目前，最好的工具是弹性搜索。以下是我们日志系统的架构：

我不知道我是否能回答您的问题。如果我有任何问题，我们将再次沟通

elasticsearch使用介绍？

就我而言，没有场景的速度测试是无赖的。根据需求场景优化数据库和选择数据库前后的速度肯定是不同的。

如果在一般情况下只有一个ID索引，这意味着您需要通过此ID定位数据，那么MySQL是最快的。毫无疑问。

在非结构化文档中，ES是最快的，数据量越大，速度就越快，因为ES是NoSQL非关系数据库，没有事务处理能力。然而，ES作为一种基于Lucence服务器的全文搜索服务，非常适合于全文搜索。然而，ES一般用于复杂多变的检索环境，单一的ID不能反映ES的性能。

对于大规模数据，HBase绝对是根据范围读写数据的最佳选择，它为大规模数据场景提供了更好的可扩展性。

。我会在这里发表所有有关科技的有趣文章。偶尔，我能回答一些有趣的问题。如果您有任何问题，可以随时在评论区回复和讨论。