es搜索引擎(es搜索引擎的使用教程)

java es搜索引擎有没有in的语句

获取数据：while(rs.next()){String name = rs.getString("name") ;String pass = rs.getString(1) ; // 此方法比较高效

搜索引擎 Elasticsearch 好在哪里，为什么 Wikimedia 打算要用它

首先ES是基于Lucene这个非常成熟的索引方案，另加上一些分布式的实现：集群，sharding，replication等。

ES的优势主要可以看以下几个方面：

1.横向可扩展性：只需要增加一台服务器，做一点儿配置，启动一下ES进程就可以并入集群；

2.分片机制提供更好的分布性：同一个索引分成多个分片（sharding），这点类似于HDFS的块机制；分而治之的方式来提升处理效率，相信大家都不会陌生；

3.高可用：提供复制（replica）机制，一个分片可以设置多个复制，使得某台服务器宕机的情况下，集群仍旧可以照常运行，并会把由于服务器宕机丢失的复制恢复到其它可用节点上；这点也类似于HDFS的复制机制（HDFS中默认是3份复制）；

当然，也要知道其不足之处：

1.各节点的一致性问题：其默认的机制是通过多播机制，同步元数据信息，但是在比较繁忙的集群中，可能会由于网络的阻塞，或者节点处理能力达到饱和导致各节点元数据不一致——也就是所谓的脑裂问题，这样会使集群处于不一致状态。目前并没有一个彻底的解决方案来解决这个问题，但是可以通过将工作节点与元数据节点分开的部署方案来缓解这种情况。

2.没有细致的权限管理机制，也就是说，没有像MySQL那样的分各种用户，每个用户又有不同的权限。所以在操作上的限制需要自己开发一个系统来完成；

总结：不过从优势与不足的对比看，我看还是瑕不掩瑜，是值得一试的技术。

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es,es240,es250,es300,es350,300h耗?

首先，现在在大陆销售的ES系列只有ES350和ES240，以前作为雷克萨斯版的凯美瑞还有发动机来与CAMRY区别，而现今为了拉低门槛仅在中国地区推出的240则完全就是一款换壳的CAMRY，ES240和ES350只要是款型名字是一样的他们的配置也是一样，外观上就是尾部排气孔不一样，350是双排气孔而且是镶嵌在后保险杠上的，240则是单侧有一根排气孔，没有什么装饰。除了这个地方以外还有就是后备箱门上写的ES240来区分了，内饰有一小点点桃木装饰不同，但是很难察觉

搜索引擎搜索引擎是怎么样的？

搜索引擎搜索引擎是网民常用的工具之一，每天都有各行各业的网民搜索各种各样的信息，把网站发布到搜索引擎是个不错的方法，不但可以把你的网站被搜索引擎收录，还能从搜索引擎获取流量

搜索引擎 Elasticsearch 好在哪里，为什么 Wikimedia 打算要用它

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。首先es是基于lucene这个非常成熟的索引方案，另加上一些分布式的实现：集群，sharding，replication等。

es的优势主要可以看以下几个方面：

1. 横向可扩展性：只需要增加一台服务器，做一点儿配置，启动一下es进程就可以并入集群；

2. 分片机制提供更好的分布性：同一个索引分成多个分片（sharding），这点类似于hdfs的块机制；分而治之的方式来提升处理效率，相信大家都不会陌生；

3. 高可用：提供复制（replica）机制，一个分片可以设置多个复制，使得某台服务器宕机的情况下，集群仍旧可以照常运行，并会把由于服务器宕机丢失的复制恢复到其它可用节点上；这点也类似于hdfs的复制机制（hdfs中默认是3份复制）；

当然，也要知道其不足之处：

1. 各节点的一致性问题：其默认的机制是通过多播机制，同步元数据信息，但是在比较繁忙的集群中，可能会由于网络的阻塞，或者节点处理能力达到饱和导致各节点元数据不一致——也就是所谓的脑裂问题，这样会使集群处于不一致状态。目前并没有一个彻底的解决方案来解决这个问题，但是可以通过将工作节点与元数据节点分开的部署方案来缓解这种情况。

2. 没有细致的权限管理机制，也就是说，没有像mysql那样的分各种用户，每个用户又有不同的权限。所以在操作上的限制需要自己开发一个系统来完成；

总结：不过从优势与不足的对比看，我看还是瑕不掩瑜，是值得一试的技术。

elasticsearch可以代替NoSQL吗

elasticsearch是分布式的搜索系统（全文搜索），

NoSQL非关系型数据库，主要用在大数据量，高并发情景下（非事务）es完全胜任mongodb能干的事情，而且还加上了检索功能，你可以选择分词检索或者把你存的整个文档当作一个词，前者类似于搜索引擎，后者类似于数据库，而且es最擅长的就是用facet和agg做数据统计，当不分词时，可以结合redis等把词条映射为整形数，查询效率会非常高。而且数据分区更灵活，可以随时以编码的方式打开或关闭某部分数据节点。一般来说，把es以数据库的模式存储，合理使用查询语法，都可以秒级返回，不管多大的数据量，当然做统计肯定会慢一些。对有些特殊查询注意一下就行了：比如用wildcard的 *keyword 模式就比 keyword*模式要慢很多，需要合理规划自己的业务场景和数据的mapping映射方式。