第 32 章 - Elasticsearch 的应用场景与技术解决方案

思维导图

0. 简介

Elasticsearch 主要应用于搜索场景。场景的如 应用内的搜索框、还有日志搜索等。

下面将介绍 Elasticsearch 在开发中的常见应用场景。

1. 日志搜索

日志搜索是最常见的应用。

其组合技术为:Kafka、Logstash、Elasticsearch、Kibana

该组合整体的技术方案如下:

值得一提的是,对于一些日志量特别大的公司,已经把 Elasticsearch 更换为其他的 NoSql。典型的如 ClickHouse

2. 应用内搜索

应用内搜索 App 中随处可见。

其组合技术为:Mysql、DTS(Canal、Debezium、云厂商服务)、MQ(Kafka)、Elasticsearch

对于单表,我们一般不会借助 MQ,而是直接将数据写入 Elasticsearch。该组合整体的技术方案如下:

对于复杂的多表同步,一般会将消息打入 MQ,然后在 Application 侧组装消息,最后再写入 Elasticsearch

需要一提的是,DTS 国内用得多的是 Canal,不过国际主流应该是 Debezium。

现在业内对于这种数据同步需求,也有公司在使用 Flink CDC

对于这种数据异构,我们需要特别注意数据的一致性问题,该问题将会在下一篇讲述。

3. Elasticsearch 作为二级索引

Elasticsearch 除了 Text 字段,其他字段默认都开启 doc_values,也就是我们常说的正排索引,正排索引是基于列式存储,因此在查询、排序、聚合等查询性能上会比 Mysql 优秀。

因此在业务中,我们碰到复杂的查询会借助 Elasticsearch 或其他 NoSQL 构建二级索引。

其组合技术为:Mysql、DTS(Canal、Debezium、云厂商服务)、Elasticsearch

整体的技术方案如下:

4. 运营后台管理系统查询

运营后台管理系统,往往是非常复杂的条件查询。对应这种,非常常见的是将运营所需要的数据异构到 Elasticsearch,借助 Elasticsearch 提供复杂条件查询

其组合技术为:Mysql、DTS(Canal、Debezium、云厂商服务)、Elasticsearch

整体的技术方案如下:

相关推荐
Elasticsearch1 天前
Elasticsearch:使用机器学习生成筛选器和分类标签
elasticsearch
浮尘笔记1 天前
go-zero使用elasticsearch踩坑记:时间存储和展示问题
大数据·elasticsearch·golang·go
unhurried人生——冕临1 天前
Ubuntu安装Elasticsearch
elasticsearch
这个懒人2 天前
深入解析Translog机制:Elasticsearch的数据守护者
数据库·elasticsearch·nosql·translog
愿你天黑有灯下雨有伞2 天前
Docker 安装 Elasticsearch 教程
运维·elasticsearch·docker
遇到困难睡大觉哈哈2 天前
Git推送错误解决方案:`rejected -> master (fetch first)`
大数据·git·elasticsearch
Roam-G2 天前
Elasticsearch 证书问题解决
大数据·elasticsearch·jenkins
qr9j422332 天前
elasticsearch 如果按照日期进行筛选
大数据·elasticsearch·jenkins
DavidSoCool2 天前
es分页边界数据重复问题处理
大数据·elasticsearch·搜索引擎
qq_5470261792 天前
Elasticsearch 正排索引
大数据·elasticsearch·jenkins