大家好，我是苏三，又跟大家见面了。 引言 在分布式架构中，MySQL与Elasticsearch（ES）的协同已成为解决高并发查询与复杂检索的标配组合。 然而，如何实现两者间的高效数据同步，是架构设计

如果你使用过Elasticsearch，应该接触过Kibana这款可视化管理工具，不过Kibana确实有点重，运行起来有时候要5-10分钟。最近发现一款轻量级的替代品，它简单又易用，分享给大家！

我们在回答面试题的时候，不能干巴巴的去背八股文，一定要结合应用场景，最好能结合过去做过的项目，去和面试官沟通。 这些场景题虽然不要求我们手撕代码，但是解决思路和关键方法还是要烂熟于心的。

在使用ES的时候，一般常用IK分词器作为中文的分词器使用。但是有一定使用经验的小伙伴都知道。使用中文分词器的时候，经常会遇到分词不准的情况。

spring-data-elasticsearch采用面向对象的思路使得我们操作es的文档数据变得非常简单，避免了使用es官方API去构造各种查询条件。

以下是 ElasticSearch 面试题，相信大家都会有种及眼熟又陌生的感觉、看过可能在短暂的面试后又马上忘记了。JavaPub在这里整理这些容易忘记的重点知识及解答，建议收藏，经常温习查阅。 看看

大家好呀，我是楼仔。 上周听到公司同事分享 MySQL 同步数据到 ES 的方案，发现很有意思，感觉有必要将这块知识点再总结提炼一下，就有了这篇文章。 本文会先讲述数据同步的 4 种方案，并给出常用数

最近在玩 ELK 日志平台，它是 Elastic 公司推出的一整套日志收集、分析和展示的解决方案。 只有学习了，操作了才能算真正的学会使用了，虽然看起来简单，但是里面的流程步骤还是很多的，将步骤记录。

本文正在参加「金石计划」 Elasticsearch简单介绍 百度上介绍的Elasticsearch相当全面，参考之整理如下： Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析