ElasticSearch学习

标签：依赖   默认   方案   单位   面向   sql   多个   创建   简历   

一、特点

分布式，高可用，多类型，多API，面向文档（nosql），异步写入，近实时，基于Lucene,Apache协议

二、核心概念

近实时：延时一般在一秒左右，折中方案（每个几秒刷新一次，index.refresh_inteform）
集群： 节点加入集群时要按名字索引，因此时集群名字不要冲突。
节点： 就是集群中的一台主机。
索引： 单个集群中可以根据需要定义多个索引。
类型： 一个索引中包含文档的进一步的细分。一般根据文档的公共属性进行划分。
文档： 进行索引的基本单位，与索引中的内容是相对应的。
分片： 一方面水平分割缩放内容，提高性能吞吐量。
副本： 高可用，分布到多台主机上。

三、ElasticSearch与Sprinboot集成

1、配置 ElasticSearch

Spring Data ElasticSearch
JNA

pom.xml
// 添加 Spring Data Elasticsearch 的依赖
implementation(‘org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-elasticsearch‘)
// 添加 JNA 的依赖
implementation(‘net.java.dev.jna:jna:4.3.0‘)

application.properties
# 内嵌 Elasticsearch 实例。默认存储位置是工作目录的 elastic 目录
spring.data.elasticsearch.properties.path.home=target/elastic
# 设置连接超时时间
spring.data.elasticsearch.properties.transport.tcp.connect_timeout=120s

　　2、全文搜索

将非结构化数据转为结构化数据，然后创建索引，提高搜索效率。
实现原理：建文本库=》简历索引=》执行搜索=》过滤结果
实现技术：Lucene（引擎）、ElasticSearch（基于Lucene，自带分布式机制，只支持json）、Solr（发动机，第三方分布式管理，数据个数多，实时搜索弱于ES）

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原文地址：https://www.cnblogs.com/rogersma/p/11071156.html