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項目結構：
controller
entity（實體類）
? es
? ? ? ? ?mysql（實體類）
mysqlBlog
? ? ? ? ?數據庫表中的字段
@Table
@ID @GeneratedValue
@Column
@Entity
repository（dao層數據打交道）
? ? ? ? ?es
? ? ? ? ?mysql
interface MysqlBlogRepository繼承JpaRepository<MysqlBlog,Integer>
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項目依賴
Developer Tools?
Web
SQL
配置文件：數據源， JPA，數據庫連接池， ES
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將下載好的IK分詞器，添加到elasticSearch包下的plugins
新建文件夾IK目錄下
重啟ES
post _analyzer
{
"analyzer":"ik_smart/ik_max_word",
"text":"我是中國人"
}
可以在字典（main.dic）里面添加詞組。
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下載
bin 目錄：引入mysql連接接Java jar 包
config 文件夾 mysql.conf設置
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ES 集群就是一個或者多個擁有相同的Cluster.namespace 節(jié)點所組成的。
共同承擔著數據以及負載的壓力。
當有節(jié)點加入集群或者從集群當中移除
整個集群將會平均分布所有的數據。
例如下圖
新加node3
信的node剛進來，集群之前選舉出來的主節(jié)點就會感知到，并且做后續(xù)的一系列的管理和負載編排工作。
主節(jié)點負責集群范圍內的所有變更，比如增加索引，刪除索引，或者增加刪除索引等等。
用戶可以將請求發(fā)送到集群的任意節(jié)點，每一個節(jié)點都知道任意文檔存儲的位置，并且能夠將我們的請求直接轉發(fā)到我們所需文檔的具體節(jié)點，最后將結果展示給客戶端。
ES對于集群內部管理是透明的。
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mysql 使用like進行模糊查詢
mysql為什么不做索引？
索引的適用場景：數值型，字符串類型的全文比較，但在like中進行全文索引，索引將失效。而且還會進行全文的掃描。
隨著數據的增加，就會引入分布式架構，就是使用分庫分表。
搜索的業(yè)務場景是一種模糊匹配，并不知道用戶將要輸入什么樣的字符，所以沒有辦法具體單庫節(jié)點的準確映射。
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安裝ES
www.elastic.co/cn下載想要的版本后，解壓后找到bin目錄下找到elasticsearch.bat文件，直接雙擊運行，
在瀏覽器中輸入localhost：9200，看到json文件，成功安裝單點服務。
安裝kibana
雙擊運行kibana.bat（保證本地啟動了ES）在瀏覽器輸入localhost:5601
kibana的dev tool 可以調試ES
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與Mysql對比：
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ES 是開源的分布式全文搜索和分析引擎
進行實時快速搜索存儲分析海量的數據
分布式 （可以單點運行也可以在多節(jié)點的集群上面運行）
可以通過ES 的分片算法散列在不同的節(jié)點上，從而實現了高可用，負載均衡的搜索服務。
全文檢索
實時快速（維基百科，GitHub， stackconflue）
Restful API :對程序員比較友好
適用于在大量數據上搜索分析
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跨域問題解決查看全部 -
es的java的基礎使用語法
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mysql.conf 鏈接參數和配置查看全部
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biglog同步mysql到es查看全部
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可視化工具kibana
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記錄下查詢語法查看全部
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