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上一次聊了5 Elasticsearch深入搜索，这次来看看聚合。API链接为： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference

这章我们看一下Elasticsearch搜索相关内容。 理解查询过程，有助于我们理解搜索相关的API。

一、索引 ES中索引类似于MySQL的表，在MySQL中，我们使用Create创建表，在ES中我们使用什么方式？在2 Elasticsearch基本概念中说过mapping类比于MySQL对应的表结构

ES的索引和mapping有很大的关系，因为mapping类似于mysql的表结构，定义了字段数据类型，在es中不同的字段数据类型，使用不同的策略索引和结构。

我们根据这张图过一下Elasticsearch上的各个概念。 概念对比 ES有一些逻辑概念和物理概念，逻辑概念可以直接类比MySQL，能帮我们更好的使用ES开发业务。

ES是一款高度可伸缩的、分布式的、近实时搜索的开源全文搜索与分析引擎。 分布式：ES是一款分布式搜索与分析引擎，底层实现还是基于Lucene的，核心思想是在多台机器上启动多个es进程实例

最近看报警，发现有慢日志。 现状 表结构是这样的 慢日志的语句为： explain查看了一下有什么问题

最近项目上线，遇到了主从问题。按理说公司基建不至于出现这种问题，但就是出现了。可能因为用的不是原生的MySQL吧。主从延迟会给前端和服务端带来很多问题，需要花费时间用工程手段来解决，我认为这是很不合理

做过很多项目、实现过很多奇葩的需求，最近遇到一个比较有意思的功能，要求对mysql表中的数据，不同的行更新不同的值。 以前数据量比较少的时候，可能就提交多行update语句了

有时我们会遇到需要将大量数据导入MySQL的需求，一般数据存储在csv或者txt中，数据由","分隔。这里提供两种方案供大家选择。

最近和小团队构建学习计划，选择回答问题的方式，找一个题目，大家一起研究，效果很好。 把这道题拿出来分享，大家也可以检查自己是否了解隔离性

半个月没写文章了，这是从去年到现在断更最长的一次。这次写写MySQL的学习总结，毕竟也花费了好几个月的时间。

以前写过MySQL开发规范，SQL设计中有一条建议：避免使用JOIN和子查询，禁止使用3表以上的JOIN，必要时推荐用JOIN代替子查询。

MySQL以其容易学习和高可用，被开发人员青睐。它的几乎所有的高可用架构，都直接依赖于 binlog。MySQL 能够成为现下最流行的开源数据库，binlog 功不可没。MySQL是怎样实现高可用的？

在核心脉络的理解上，buffer容易产生干扰。但buffer很重要，所以我们来看一下log和buffer之间的关系。

Innodb除了行锁还有间隙锁（Gap Lock）和next-key lock。这些锁之间有什么关系呢？我们经常会听到全局锁、表级锁、行锁，这些又是什么？这篇文章带你搞懂这些内容。

最近代码review时，因一个SQL语句的性能问题和同学产生争论。程序员的优点是大家都认事实，用explain查看结果，轻松解决争议。

在Innodb可重复读隔离级别下，对count(字段)、count(主键 id)、count(1)、count(\*)四种方案，我们应如何进行选择？

脏页：当内存数据页跟磁盘数据页内容不一致的时候，我们称这个内存页为“脏页”。 干净页：内存数据写入到磁盘后，内存和磁盘上的数据就一致了，称为”干净页"。

这篇文章聊一下Innodb事务的隔离性的实现原理，默认隔离级别是可重复读。主要还是讲整体脉络，脉络清晰后，细节大家可以自行补充。