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自己写的数据交换工具——从Oracle到Elasticsearch

先说说需求的背景,由于业务数据都在Oracle数据库中,想要对它进行数据的分析会非常非常慢,用传统的数据仓库-->数据集市这种方式,集市层表会非常大,查询的时候如果再做一些group的操作,一个访问需要一分钟甚至更久才能响应。 为了解决这个问题,就想把业务库的数据迁移到Elasticsearch中,然后针对es再去做聚合查询。 问题来了,数据库中的数据量很大,如何导入到ES中呢? Logstash JDBC Logstash提供了一款JDBC的插件,可以在里面写sql语句,自动查询然后导入到ES中。这种方式比较简单,需要注意的就是需要用户自己下载jdbc的驱动jar包。 input { jdbc { jdbc_driver_library => "ojdbc14-10.2.0.3.0.jar" jdbc_driver_class => "Java::oracle.jdbc.driver.OracleDriver" jdbc_connection_string => "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:test" jdbc_user...

Elasticsearch入门必备——ES中的字段类型以及常用属性

使用Elasticsearch时,了解字段的概念,是必不可少的。毕竟无论是es还是传统的数据库,都无法弱化字段的类型。 背景知识 在Es中,字段的类型很关键: 在索引的时候,如果字段第一次出现,会自动识别某个类型,这种规则之前已经讲过了。 那么如果一个字段已经存在了,并且设置为某个类型。再来一条数据,字段的数据不与当前的类型相符,就会出现字段冲突的问题。如果发生了冲突,在2.x版本会自动拒绝。 如果自动映射无法满足需求,就需要使用者自己来设置映射类型,因此,就需要使用者了解ES中的类型。 下面就步入正题吧! 字段中的索引和存储 其中需要说明的是: index定义字段的分析类型以及检索方式 如果是no,则无法通过检索查询到该字段; 如果设置为not_analyzed则会将整个字段存储为关键词,常用于汉字短语、邮箱等复杂的字符串; 如果设置为analyzed则将会通过默认的standard分析器进行分析,详细的分析规则参考这里 store定义了字段是否存储 在《ES IN ACTION》中有这样一段描述: This might be useful when you ask Elastics...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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