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1、一道面试题的引入如果面试的时候碰到这样一个面试题：ElasticSearch（以下简称ES）在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率？这个问题说白了，就是看你有没有实际用过ES，因为啥？其实ES性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现

背景有2种常见的多维度查询场景，分别是：带多个筛选条件的列表查询不含分库分表列的其他维度查询普通的数据库查询，很难实现上述需求场景，更不用提模糊查询、全文检索了。下面结合楼主的经验和知识，介绍初级方案、进阶方案（上ElasticSearch），大部分情况下推荐使用ElasticSearch来实现多维

es简介Elasticsearch是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎ApacheLucene(TM)基础上的搜索引擎Elastic官网https://www.elastic.co/cn/主要功能:分布式搜索数据分析分组和聚合es下载地址https://www.elasti

序言 图示：Elasticsearch在DB-Engine权威热度综合排名第8 大学上编程课程，老师都会先介绍编程思想与编程语言，其中会着重介绍一下面向过程编程与面向对象编程，再延伸到编程语言，如C、Java等;那么当下，从个人认知层面来讲，正在处于面向数据编程阶段，社会分工越来

2019年1月到2019年7月，滴滴ElasticSearch团队(Arius)将维护国内的30多个ES集群，2000多个ES节点，4PB的数据，从2.3.3跨大版本无缝升级到6.6.1。图片来自Pexels在对用户查询写入基本零影响和改动的前提下，解决了ES跨大版本协议不兼容、Mapping不兼容

Elasticsearch作为开源首选的分布式搜索分析引擎，通过一套系统轻松满足用户的日志实时分析、全文检索、结构化数据分析等多种需求，大幅降低大数据时代挖掘数据价值的成本。 图片来自Pexels腾讯在公司内部丰富的场景中大规模使用ES，同时联合Elastic公司在腾讯云上提供内核增强版的

 Elasticsearch（ES）作为开源首选的分布式搜索分析引擎，通过一套系统轻松满足用户的日志实时分析、全文检索、结构化数据分析等多种需求，大幅降低大数据时代挖掘数据价值的成本。腾讯在公司内部丰富的场景中大规模使用ES，同时联合Elastic公司在腾讯云上提供内核增强版的ES云服务，

京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。我们把订单数据存储在MySQL中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的。同时对于一些复杂的查询，MySQL支持得不够友好，所以订单中心系统使用了Elastic

Elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统。扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展(verticalscaleorscalingup))或者购买更多的服务器(横向扩展(horizontalscaleorscalingout))。Elasticsearch虽然能从更强大的硬件中获得更好

背景京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。京东到家的订单数据存储在Mysql中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的，同时对于一些复杂的查询，Mysql支持得不够友好，所以订单中心系统使用了Ela

 如果面试的时候碰到这样一个面试题：ES在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率?这个问题说白了，就是看你有没有实际用过ES，因为啥?其实ES性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下5~10s，坑爹了。***次

【51CTO.com原创稿件】之前分享的一篇《掌握它才说明你真正懂Elasticsearch》相信让大家对ES的原理都有所了解，这篇将从ES的API应用测试，性能优化，开发使用等方面展开，深入学习ES。ES性能调优ES的默认配置，是综合了数据可靠性、写入速度、搜索实时性等因素。实际使用时，我们需要根

背景春节过后回京，本想好好休息两天结果家里迎来了不速之客——老鼠。***通过一系列的操作终于成功捕获一家8口，这个过程笔者就不做多描述了。由于此次捕鼠事件留下阴影决定搬离。和媳妇开始寻找合适的房源，这还只是一个开始;之后看好房子(房子还在配置中)跟管家约定好释放当日签约;和媳妇两台手机两台电脑抢房子

 “ELK”是ElasticSearch、Logstash、Kibana三门技术的简称，如今ELK技术栈在互联网行业数据开发领域使用率越来越高。做过数据收集、数据开发、数据存储的同学相信对这个简称并不陌生，而ElasticSearch(以下简称ES)则在ELK栈中占着举足轻重的地位。前一段

京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。我们把订单数据存储在MySQL中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的。同时对于一些复杂的查询，MySQL支持得不够友好，所以订单中心系统使用了Elastic

背景京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。京东到家的订单数据存储在Mysql中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的，同时对于一些复杂的查询，Mysql支持得不够友好，所以订单中心系统使用了Ela

  基于Elasticsearch的通用搜索是蚂蚁内部最大的搜索产品，目前拥有上万亿文档，服务了上百个业务方。而通用搜索的发展主要分为两个阶段：平台化和中台化。本文作者将从以下几个方面介绍在这两个阶段的发展中为业务解决了哪些痛点以及是如何去解决这些痛点的：源动力ES平台回看业务搜