在项目中单独使用ES和使用ES+Mysql索引,两者哪个效率高?在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的，本文主要讨论是MyISAM和InnoDB两个存储引擎的B+Tree索引的实现方式 。
MySQL支持全文索引和搜索功能 。在MySQL中可以在CHAR、VARCHAR或TEXT列使用FULLTETXT来创建全文索引 。
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 。
es的搜索引擎严重依赖于底层的filesystem cache，如果给filesystem cache更多的内存，尽量让内存可以容纳所有的indx segment file索引数据文件，那么你搜索的时候就基本都是走内存的，性能会非常高 。
包管理器帮助你解决了这个麻烦，它们可以帮助你自动地将外部库和插件引入到项目中，这样你就不必专门手动更新外部文件了 。包管理器有yarn和npm，两者几乎相同，都只有安装的功能 。
增大内存： es性能优化的杀手锏： filesystem cache（OS cache）： 也就是说 尽量让内存可以容纳所有的索引数据文件，那么搜索的时候就基本都是走内存的，性能会非常高 。
python读取mysql数据写入ES总结1、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 。
2、记录一个读取my.cnf配置的脚本，可以基于该函数做一些mysql 后端运维工作 。各位可以基于自己的需求进行修改 。
3、在python3下使用peewee-4做ORM 。连接MySQL数据库，提示需要MySQLdb模块 ， 发现MySQLdb模块不支持python3，各种折腾、google不得其法 。
4、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 。
先存mysql然后存es用本地事务有没有可能造成事务失效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 。
使用MySQL时，如果发现事务无法回滚，但Hibernate、Spring、JDBC等配置又没有明显问题时，不要苦恼，先看看MySQL创建的表有没有问题，即表的类型 。
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 。
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 。
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 。
mysql与es查询数据速度原理比较1、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 。
2、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 。
3、索引：Hive没有索引，因此查询数据的时候是通过mapreduce很暴力的把数据都查询一遍，这也是造成Hive查询数据速度很慢的原因，而MySQL有索引 。数据规模：Hive存储的数据量超级大，而MySQL只是存储一些少量的业务数据 。
4、MySQL 添加索引后可以提高查询速度的原理是 ， 索引可以类比为一本书的目录，能够快速定位到需要的数据，而不需要扫描整个表 。
5、scroll的原理实际上是保留一个数据快照 ， 然后在一定时间内，你如果不断的滑动往后翻页的时候，类似于你现在在浏览微博 ， 不断往下刷新翻页 。
6、当我们比较写入数据速度时，由于数据存储的方式的原因，jsonb会比json稍微的慢一点 。json存储完整复制过来的文本输入，必须一遍又一遍的解析在你调用任何函数的时候 。它不支持索引，但你可以为查询创建表达式索引 。
一个字段没有建索引,es怎么根据这个字段聚合1、普通索引 这是最基本的索引，它没有任何限制 。
2、倒排索引来实现是非常不现实的，因为我们搜索的那个字段search_field 有可能是分词的，这就需要去扫描整个索引才能实现聚合操作 ， 效率是及其低下的 。
3、简单的单聚合无法表达出多字段聚合的需求，在谷歌过后我寻找到了这样一种解决方案：使用script，即脚本来描述我的需求 。
目前常见的大数据存储方式有哪些?大数据存储方式有分布式存储、存储虚拟化等 。分布式存储是一种高度容错性、高吞吐量、支持批处理的数据存储方式，适用于大规模数据分析问题 。
大数据存储的三种方式有：不断加密：任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的 。
【es索引字段 es索引与mysql】HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库 。天然分布式 ， 主从架构，不支持事务，不支持二级索引 ， 不支持sql 。
硬盘存储：硬盘是计算机中最常见的一种存储设备，由一个或多个磁盘盘片和磁盘驱动器组成 ， 是一种机械式存储设备 。硬盘存储用于永久存储计算机系统中的数据，通常用于存储操作系统、应用程序和用户数据 。
首先可以对数据先进行分类，再对已分类的一般数据、常用数据、重要数据实施差异保存，并存储在不同位置，权限也根据用户具体的角色或基于新一代的 。访问控制模型ABAC进行分类管理 ， 采用私有存储与云存储相结合的模式存储 。
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