监控elasticsearch es监控mysql

本文目录一览:

  • 1、全文搜索之MySQL与ElasticSearch搜索引擎
  • 2、为何不使用es替换mysql
  • 3、先存mysql然后存es用本地事务有没有可能造成事务失效
  • 4、使用canal将mysql同步到es中
  • 5、python读取mysql数据写入ES总结
全文搜索之MySQL与ElasticSearch搜索引擎通常来说MySQL自带的全文搜索使用起来局限性比较大,性能和功能都不太成熟,主要适用于小项目,大项目还是建议使用elasticsearch来做全文搜索 。
属于全文型数据库的有:Elasticsearch、Apache Solr、Sphinx、Microsoft SQL Server Full-Text Search、Oracle Text 。Elasticsearch:一个开源的分布式搜索引擎,具有强大的全文搜索、分析和实时数据处理功能 。
ElasticSearch本质是搜索引擎,它通过建立反向索引的方式处理文档型数据,不具备通常数据库的事务、关联查询等等特性,你可以把它当作nosql来用 。MySQL是典型的关系型数据库 。
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器,它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎 , 基于 RESTful web 接口 。Elasticsearch 在 Lucene 基础上,提供了一些分布式的实现:集群 , 分片,复制等 。
Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎 。它可以在很短的时间内存储 , 搜索和分析大量的数据 。它通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机 。搜索引擎,不支持join表等操作 。主要用于全文检索 。不适合做数据库 。
Elasticsearch是位于ElasticStack核心的分布式搜索和分析引擎 。Logstash和Beats有助于收集、聚合和丰富您的数据并将其存储在Elasticsearch中 。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器 。
为何不使用es替换mysql1、es替换mysql,MySQL属于关系数据库,有些逻辑在es上不方便 。MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQLAB公司开发,属于Oracle旗下产品 。
2、redis可以作为存储的扩展部分,但是不能直接替换掉mysql 。redis对事务的支持还是比较简单的 。但是redis的性能和扩展性比较好,使用起来比较方便 。不会的 。只能是一种互补 。
3、该操作有造成事务失效 。先存mysql然后存ES,使用本地事务有造成事务失效 。
4、由于ES是基于RESTfull Web接口的,因此我们直接按照惯例传递JSON参数调用接口即可实现增删改查,并且不需要我们做额外的管理操作就可以直接索引文档 , ES已经内置了所有的缺省操作 , 可以自动帮我们定义类型 。
5、mysql底层B-tree 支持矮胖,高胖的时候就很难受 , 说白了就是数据量多会增加IO操作 。ES底层倒排索引 。
6、嵌套结构解决了我们查询嵌套文档字段的问题,同样的,也可以解决,在es中实现类似mysql的join查询的问题 。
先存mysql然后存es用本地事务有没有可能造成事务失效1、数据库引擎不支持事务 Spring 事务生效的前提是所连接的数据库要支持事务,如果底层的数据库引擎都不支持事务,则Spring的事务肯定会失效 。例如: MySQL 用的不是 InnoDB 引擎,而是用的 MyISAM 存储引擎 。
2、总的来说首先要注意属性,然后是索引 。互联网时代各种存储框架层出不穷,眼花缭乱 , 比如传统的关系型数据库:Oracle、MySQL,新兴的NoSQL:HBase、Cassandra、Redis,全文检索框架:ES、Solr等 。
3、Transactional 只能用于 public 的方法上,否则事务会失效 。如果要用在非 public 方法上,可以开启 AspectJ 代理模式 。
4、MySQL 提供了多种事务型存储引擎,如 InnoDB 和 BDB 等,而 MyISAM 不支持事务 。
5、缺省的,MySQL 运行在 autocommit 模式 。这就意味着,当你执行完一个更新时,MySQL 将立刻将更新存储到磁盘上 。
使用canal将mysql同步到es中比如公司目前有个视图服务提供宽表搜索查询功能就是通过 同步Mysql数据到Es采用Canal+Kafka的方式来实现的 。
嵌套结构解决了我们查询嵌套文档字段的问题,同样的,也可以解决,在es中实现类似mysql的join查询的问题 。
使用 缓存表方式,以MySQL为例,MySQL 有提供缓存表的实现,将目标数据先缓存到缓存表中,再查缓存表中数据 。
默认已经熟悉 canal 和 canal-adapter 的使用 。
对于数据同步 , 我们目前的解决方案是建立数据中间表 。把需要检索的业务数据 , 统一放到一张MySQL 表中 , 这张中间表对应了业务需要的 Elasticsearch 索引,每一列对应索引中的一个Mapping 字段 。
基于 StreamLoad 的写入方式,实际写入对端的操作均为 INSERT 。CloudCanal 同步时会自动将 UPDATE/DELETE 转成INSERT语句,并修改 __ops 值 , StarRocks 会自动进行compaction 。
python读取mysql数据写入ES总结其实es中是没有单独的数组这一类型,因为他所有的字段都支持数组,比如你是text,你可以放多个值进去 , 以name为例,你可以放 name:[张三 ,  李四] 这样的数据进去 。
如下所示数据库表创建成功:插入数据实现代码:插入数据结果:Python查询Mysql使用 fetchone() 方法获取单条数据, 使用fetchall() 方法获取多条数据 。
【监控elasticsearch es监控mysql】可以使用Python的MySQL Connector来连接MySQL数据库 , 然后执行SQL查询语句 。查询结果是一个结果集,每一行代表一个记录,可以使用for循环或者fetchone()函数来逐行遍历结果集,并对每一行进行处理 。

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