ElasticSearch

最近，我的朋友整理了各大互联网公司的架构演进相关介绍，让我们一起看一看各大互联网公司在成长过程中遇到过哪些问题，又是如何解决问题的。希望对你有帮助！ 建议收藏保存，也欢迎点赞转发哦！ 支付宝和蚂蚁花呗的技术架构及实践 支付宝的高可用与容灾架构演进 余额宝技术架构及演进 淘宝数据魔方技术架构解析 淘宝技术发展历程和架构经验分享 淘宝架构演进背后——零售业务中台架构设计探讨及实践 阿里游戏高可用架构设计实践 阿里B2B技术架构演进详解 阿里如何实现秒级百万TPS？搜索离线大数据平台架构解读 首次公开！菜鸟弹性调度系统的架构设计 秒杀系统架构分析与实战 王者荣耀游戏服务器架构演进(完整版) 京东峰值系统设计 京东咚咚架构演进 京东B2B业务架构演变 京东虚拟业务多维订单系统架构设计 京东商品单品页统一服务系统架构未公开的细节 数据蜂巢架构演进之路 京东到家库存系统架构设计 一张图看完京东基础架构演进之路 大促系统全流量压测及稳定性保证——京东交易架构分享 京东618实践：一元抢宝系统的数据库架构优化 京东上千页面搭建基石——CMS前后端分离演进史 京东物流系统架构演进中的最佳实践 京东话费充值系统架构演进实践 京东到家订单中心Elasticsearch 演进历程 新浪微博平台架构 微博深度学习平台架构和实践 新浪微博用户兴趣建模系统架构 新浪微博推荐系统架构的演进

多值字段 编辑 对多值字段使用短语匹配时会发生奇怪的事。 想象一下你索引这个文档: PUT /my_index/groups/1 { "names": [ "John Abraham", "Lincoln Smith"] } 拷贝为 CURL 在 SENSE 中查看 然后运行一个对 Abraham Lincoln 的短语查询: GET /my_index/groups/_search { "query": { "match_phrase": { "names": "Abraham Lincoln" } } } 拷贝为 CURL 在 SENSE 中查看 令人惊讶的是， 即使 Abraham 和 Lincoln 在 names 数组里属于两个不同的人名， 我们的文档也匹配了查询。 这一切的原因在Elasticsearch数组的索引方式。 在分析 John Abraham 的时候， 产生了如下信息： Position 1: john Position 2: abraham 然后在分析 Lincoln Smith 的时候， 产生了： Position 3: lincoln Position 4: smith 换句话说， Elasticsearch对以上数组分析生成了与分析单个字符串 John Abraham Lincoln Smith 一样几乎完全相同的语汇单元。 我们的查询示例寻找相邻的

点击上方" 程序员历小冰 "，选择“置顶或者星标” 你的关注意义重大! 熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤，对这个过程不了解的同学可以先行阅读一下 《MySQL复杂where条件分析》 。 上述这种处理复杂条件查询的方式因为只能通过一个索引进行过滤，所以需要进行大量的 I/O 操作来读取行数据，并消耗 CPU 进行内存过滤，导致查询性能的下降。 而 ElasticSearch 因其特性，十分适合进行复杂条件查询，是业界主流的复杂条件查询场景解决方案，广泛应用于订单和日志查询等场景。 下面我们就一起来看一下，为什么 ElasticSearch 适合进行复杂条件查询。 ElasticSearch 简介 Elasticsearch 是开源的实时分布式搜索分析引擎，内部使用 Lucene 做索引与搜索。它提供"准实时搜索"能力，并且能动态集群规模，弹性扩容。 Elasticsearch 使用 Lucene 作为其全文搜索引擎，用于处理纯文本的数据，但 Lucene 只是一个库，提供建立索引、执行搜索等接口，但不包含分布式服务，这些正是 Elasticsearch 做的。 下面，我们来介绍一下 ElasticSearch 的相关概念。为了便于初学者理解

Elasticsearch 7.x 选举算法改为基于 Raft 的实现，与标准 Raft 相比，最大的区别是允许选民可以投多票，当产生多个主节点的时候，让最后一个当选，这样，可以更快地选出主节点。但是这种机制同样也有缺点，就是会使竞选过程比较激烈。特别是当集群节点数量比较多的时候，候选人反复竞争可能会持续很长时间。 当遇到这种情况时，节点会有如下的日志： master not discovered or elected yet, an election requires at least xx nodes with ids from [] which is a quorum; discovery will continue using [] from hosts providers and [] from last -known cluster state; node term 14 , last -accepted version 71 in term 5 以及： failed to join {...} CoordinationStateRejectedException : incoming term 4996 does not match current term 但是这些报错和问题根因没有啥关系，探测到的节点已经能够达到 quorum，然后继续discovery