ES中的数据关联1、对于solr来说是无法做两个collection之间的关联的，es是否可以做到类似于表的join关联那，这就是本篇需要研究的内容，主要参考内容是官方文档 。先说下结论 ， 如果不做特殊处理，es是无法完成类似与表Join的关联查询的 。
2、select * from 表1，表2 where 表1id=表2id 我就以表1和表2代替你要查的表，表1id和表2id代替你要连接在一起，一般数据表而言都是id字段作为两个表连接的字段，这就要看你的那个字段相等 ， 或则有一样的数字差 。
3、由于种种原因，测试需要同步生产ES数据至测试ES集群，且需要过滤部分数据后供测试使用（只读即可），索引数据总量10w+，过滤后数据量1w+ 。
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 。
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 。
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 。
默认已经熟悉 canal 和 canal-adapter 的使用 。
es写入数据的工作原理是什么?倒排索引被写入磁盘后是不可变的 ， ES解决不变性和更新索引的方式是使用多个索引，利用新增的索引来反映修改，在查询时从旧的到新的依次查询，最后来一个结果合并 。
本节主要深入一些原理型的知识，包括document路由原理，写一致性，读取以及增删改等请求的原理 （1）document路由到shard上是什么意思？一个index的数据会被分为多个shard中 。所以说一个document，只能存在于一个shard中 。
shard=hash（routing）%number_of_primary_shards；一个索引有多个分片组成，多个分片数据组成了所有数据 。当数据写入时，路由选择写入到那个分片，优先写入到主分片，然后再写入到副本分片 。
ES小魔碟的原理介绍：ES小魔碟的存储原理类似于普通光盘，但是它的物理尺寸比普通光盘小 ， 因此存储容量也相对较小，常见的存储容量为8GB 。
ES对一个不断有数据写入的索引处理流程如下：索引过程中，refresh会不断创建新的段，并打开它们 。合并过程会在后台选择一些小的段合并成大的段，这个过程不会中断索引和搜索 。
es节点挂了恢复后数据同步问题1、不会 。集群会认为该节点挂掉了 ， 集群重新分配数据进行数据转移（shardrebalance），会导致节点直接大量传输数据；节点重启之后，恢复数据，同样产生大量的磁盘、网络流量的消耗 。
2、节点丢失后，该索引的导入速度直线下降 。经测试发现是logtash的原因 ， logtash的input阶段是一个线程，filter和output用一个线程 。中间通过一个同步队列缓存数据 。
3、Android用户数据无法同步：确保运动健康App版本为最新版本且运动健康App与荣耀手表ES蓝牙连接正常，在运动健康App首页下拉尝试手动同步，若仍无法同步，请重启荣耀手表ES后再尝试 。
4、因为它是分布式的，每个节点的数据可能不同 ， 因此需要同步数据 ， 以保持整个区块链的一致性 。具体来说，区块链同步数据的过程可以分为以下几个步骤：节点发现：每个节点都需要知道其他节点的存在，以便进行通信 。
【elasticsearch实战】mysql的数据如何迁移到es中、elasticsearch-jdbc，严格意义上它已经不是第三方插件 。已经成为独立的第三方工具 。
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 。
【关于es同步mysql的数据的信息】很多使用Elasticsearch的同学会关心数据存储在ES中的存储容量 ， 会有这样的疑问：xxTB的数据入到ES会使用多少存储空间 。这个问题其实很难直接回答的，只有数据写入ES后，才能观察到实际的存储空间 。
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