问题描述：由于业务原因，网站并发一般发生在晚上1点左右，持续半个小时，某晚移动端商品图片加载不出来，公司大佬紧急联系各个负责人，高峰期过后恢复正常，第二天查找原因，从商品查找到了ES这边。接手项目前听说由于CPU100%挂过一次，测试压力测试查询并发在每秒80左右就不行了，于是增加机器负载，连续几天还是接二连三的报警，于是仔细查看了代码。性能测试结果如下：

缘由数据存储在MYSQ库中，数据基本维持不变，但数据量又较大(几千万)放在MYSQL中查询效率上较慢，寻求一种简单有效的方式提高查询效率，MYSQL并不擅长大规模数据量下的数据查询。技术方案考虑后期同样会使用到es，此次直接结合springboot框架形成一个独立服务，并不涉及UI展现内容，（ES版本2.4.5，5.0版本的话

本文源码：GitHub·点这里(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Fcicadasmile%2Flinuxsystembase)||GitEE·点这里(https://gitee.com/cicadasmile/linuxsystem

jointype概述出现的背景_引出问题：“某头条新闻APP”新闻内容和新闻评论是1对多的关系？在ES6.X该如何存储、如何进行高效检索、聚合操作呢？_1\.ES6.X新类型join产生背景Mysql中多表关联，我们可以通过left

问题：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。第一次搜索的时候，是5~10s，后面反而就快了，可能就几百毫秒。你就很懵，每个用

新版已经支持免java方式安装,参考文档传送门(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.elastic.co%2Fguide%2Fen%2Felasticsearch%2Freference%2F7.9%2Frpm.html"传送门")依赖安装：java

之前我们创建索引，查询数据，都是使用的默认的分词器，分词效果不太理想，会把text的字段分成一个一个汉字，然后搜索的时候也会把搜索的句子进行分词，所以这里就需要更加智能的分词器IK分词器了。1\.ik分词器的下载和安装，测试第一：下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearchanalysisi

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/042f43ac9c6547938afd68a032865be6.jpg)程序员的成长之路互联网/程序员/成长/职场 关注阅读本文大概需要6分钟。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

在使用不管是Lucene或者ElasticSearch进行全文搜索中，检索到文档很简单，但是把搜索者最想要的结果排在最前面，这是最具挑战性的。我们举个最简单的例子：假设我们需要做一个博客搜索，当我们用Lucene默认的匹配度进行排序，那你可能会发现搜索出来的都是一堆垃圾文章。所以一般我们会把博客文章的其他因素作为排序方法来替代匹配度。例如会考

前言2023哪个网络词最热？我投“生成式人工智能”一票。过去一年大家都在拥抱大模型，所有的行业都在做自己的大模型。就像冬日里不来件美拉德色系的服饰就会跟不上时代一样。这不前段时间接入JES，用上好久为碰的RestHighLevelClient包。心血来潮再