疫情数据模型(es表数据疫情数据方程)

es写入数据的工作原理是什么?

1、倒排索引被写入磁盘后是不可变的，ES解决不变性和更新索引的方式是使用多个索引，利用新增的索引来反映修改，在查询时从旧的到新的依次查询，最后来一个结果合并。

2、本节主要深入一些原理型的知识，包括document路由原理，写一致性，读取以及增删改等请求的原理 （1）document路由到shard上是什么意思？一个index的数据会被分为多个shard中。所以说一个document，只能存在于一个shard中。

3、上面的语句会一次查询很多数据，可以使用scroll_size来指定每次查询的条数。它是***用快照查询，设置快照查询大小，控制每次查询数据量。es大量删除数据，是通过异步任务进行删除，可以通过接口查看正在执行的任务。

4、第三步： ES主键加密。 这步的目的是为了保持主键唯一性，防止重复写入。用的方法是md5加密。第四步： 写入ES 至此，一切的准备工作都做好了，数据也有了，主键加密也做了，就开始写入了。

5、ES通过后台合并段解决这个问题。ES利用段合并的时机来真正从文件系统删除那些version较老或者是被标记为删除的文档。被删除的文档（或者是version较老的）不会再被合并到新的更大的段中。

ES笔记—基础之数据类型篇

描述：对象其实就是一组数据和功能的***。对象可以通过执行 new 操作符后跟要创建的对象类型的名称来创建。而创建 Object 类型的实例并为其添加属性和（或）方法，就可以创建自定义对象。

二进制字段是指用base64来表示索引中存储的二进制数据，可用来存储二进制形式的数据，例如图像。默认情况下，该类型的字段只存储不索引。二进制类型只支持index_name属性。

string：字符串。最抽象的数据类型，信息传播的载体 boolean：布尔值。最机械的数据类型，逻辑运算的载体 object：对象。

OpenGL ES 总是开始于一个矩 形的笛卡儿坐标系，如下图所示。OpenGL ES 坐标是以浮点数来存储的。现代 GPU 对浮点运算做了专门的优化，即 使是使用其他数据类型的顶点也会被转换成浮点值。

ES 在转换 nested 结构的时候，比较有意思。每个字段的填充入口在： org.elasticsearch.index.m***er.DocumentParser#innerParseObject 这里是一个递归调用的操作。比较绕。

ES中对应的DSL如下：在ESx及以上版本，字符串类型需设置为keyword或text类型，根据类型来进行精确值匹配。

ES中的数据关联

1、对于solr来说是无法做两个collection之间的关联的，es是否可以做到类似于表的join关联那，这就是本篇需要研究的内容，主要参考内容是官方文档。先说下结论，如果不做特殊处理，es是无法完成类似与表Join的关联查询的。

2、在主机B上创建一个Mysql账户。#GRANTALLONtest.*TOuser@%IDENTIFIEDBYpassword；//创建用户user，可以从任何机器访问到主机B上的test数据库。

3、在ES里最好不要用复杂的关联表的操作。当需要这样的场景时，可以在创建索引的时候，就把数据关联好。

es查询数据的工作原理是什么?

Segment（段）：Lucene里面的一个数据集概念 提交点文件：有一个列表存放着所有已知的所有段 ES底层是基于Lucene，最核心的概念就是Segment(段)，每个段本身就是一个倒排索引。

es 集群多个节点，会自动选举1个节点为 master 节点，这个 master 节点其实就是干一些管理 的工作的，比如维护索引元数据、负责切换 primary shard 和 replica shard 身份等。要是 master 节点宕机了，那么会重新选举1个节点为 master 节点。

Elasticsearch的查询原理是将查询的关键词与倒排索引中的词条进行匹配，查询的关键词与倒排索引中的词条必须完全相同视为匹配，否则不匹配。这意味着在插入文档时是否进行分析和查询时是否进行分析将产生非常不同的结果。

es搜索引擎原理：ES 集群架构 13 个节点，索引根据通道不同共 20+索引，根据日期，每日递增 20+，索引：10 分片，每日递增 1 亿+数据，每个通道每天索引大小控制。

es使用称为倒排索引的结构达到快速全文搜索的目的。一个倒排索引包含一系列不同的单词，这些单词出现在任何一个文档，对于每个单词，对应着所有它出现的文档 。