es作为nosql数据库使用，es数据库使用教程

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elasticsearch可以代替NoSQL吗

根据使用需求选择数据库产品。elasicsearch基于lucene，全文索引是他的强项，也适合日志类数据（一次写入、很少修改、大量查询）。

个人以为Elasticsearch作为内部存储来说还是不错的，效率也基本能够满足，在某些方面替代传统DB也是可以的，前提是你的业务不对操作的事性务有特殊要求；而权限管理也不用那么细，因为ES的权限这块还不完善。

优点：高并发。实测es单机分配10g内存单实例，写入能力1200qps，60g内存、12核CPU起3个实例预计可达到6000qps。同机房单条数据写入平均3ms（比mysql慢，mg不清楚）容错能力比mg强。

与MongoDb不同， Elasticsearch 默认没有提供安全特性，如认证和授权。Elasticsearch和 Logstash & Kibana 一起称为ELK stack，用于快速查询数据并可视化展现分析数据。

但是，mongodb不一样，只要，业务上能保证，冷热数据的读写比，使得热数据在物理内存中，mmap的交换较少。mongodb还是能够保证性能。性能mongodb依赖内存，TPS较高；Redis依赖内存，TPS非常高。性能上Redis优于MongoDB。

二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。MongoDB建议集群部署，更多的考虑到集群方案，Redis更偏重于进程顺序写入，虽然支持集群，也仅限于主-从模式。

性能都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈。总体来讲，TPS 方面 redis 和 memcache 差不多，要大于 mongodb。操作的便利性 memcache 数据结构单一。

MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性复制集和可扩展的碎片集群。北京java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接，数据库操作，复制集等。

1、Elasticsearch中使用一种称为倒排索引的结构，适用于快速的全文搜索。一个倒排索引由文档中所有不能重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表。

2、Elasticsearch实现全文检索，首先要确定分词器，ES默认有很多分词器，可参考官方文档。了解分词器主要是怎么实现的。一般中文分词器使用第三方的ik分词器、mmsegf分词器和paoding分词器，最初可能构建于lucene，后来移植于ES。

3、方便与 SpringBoot 的版本兼容。在 application.properties 全局配置文件中，配置 elasticsearch 自定义环境变量至此，客户端配置完毕，项目启动的时候，会自动注入到 Spring 的 ioc 容器里面。

4、elasticSearch天然具有分布式的特征，实现水平扩容时通过分片预分配。在创建索引时，选择合适的分片数。

5、倒排索引采用ImmutableDesign，一旦生成，不可更改。Segment写入磁盘的过程相对耗时，所以借助文件系统缓存，Refresh时，先将Segment写入文件缓存中，以开放查询。

6、首先将文本分成适合索引的独立的词条。将这些分出来的词条进行标准化，以提高索引程度。字符过滤器：该过滤器是进行分词前的整理，比如将文本中的Html字符去掉，将 ‘&’ 转换为 ‘and’等。

1、在Excel电子表格从外部导入数据可以通过数据获取外部数据进行导入。具体操作如下。

2、，将包括所需表格的网页打开，并按CTRL+C把网址复制到剪贴板，以备下一步使用。

3、打开excel表格。打开菜单“数据”-“导入外部数据”-“新建 Web 查询”，在“新建 Web 查询”的地址栏中输入网页的网址，并点击“转到”。查找到对应的表格，点击所在表格左上方的箭头。

1、nosql数据库的四种类型如下：key-value键值存储数据库：相关产品： Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.主要应用：内容缓存，处理大量数据的高负载访问，也用于系统日志。优点：查找速度快，大量操作时性能高。

2、BigTable类型数据库源起：Google的论文 BigTable。数据模型：列簇，每一行在理论上都是不同的例子：HBase， Hypertable， Cassandra 优点：处理大量数据，应对极高写负载，高可用，支持跨数据中心， MapReduce。

3、常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb。

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