海量搜索（海量搜索韩国深渊小哥吃巨无霸套餐的简介）

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SpringBoot 整合 Elasticsearch 实现海量级数据搜索

今天给大家讲讲 SpringBoot 框架 整合 Elasticsearch 实现海量级数据搜索。无霸

在上篇ElasticSearch 文章中，套餐我们详细的海量海量韩国介绍了 ElasticSearch 的各种 api 使用。

实际的搜索搜索深渊项目开发过程中，我们通常基于某些主流框架平台进行技术开发，小哥比如 SpringBoot，吃巨今天我们就以 SpringBoot 整合 ElasticSearch 为例，无霸给大家详细的套餐介绍 ElasticSearch 的使用！

SpringBoot 连接 ElasticSearch，海量海量韩国主流的搜索搜索深渊方式有以下四种方式

还有一个需要大家注意的地方，那就是小哥版本号的兼容！

为什么要这样做呢？主要原因就是 es 的服务端，高版本不兼容低版本；es6 和 es7 的某些 API 请求参数结构有着很大的区别，所以客户端和服务端版本号尽量保持一致。

废话也不多说了，直接上代码！

本文采用的 SpringBoot 版本号是 2.1.0.RELEASE ，服务端 es 的版本号是 6.8.2 ，客户端采用的是官方推荐的 Elastic Java High Level Rest Client 版本号是 6.4.2 ，方便与 SpringBoot 的版本兼容。

在 application.properties 全局配置文件中，配置 elasticsearch 自定义环境变量

至此，客户端配置完毕，项目启动的时候，会自动注入到 Spring 的 ioc 容器里面。

es 中最重要的就是索引库，客户端如何创建呢？请看下文！

所谓文档，就是向索引里面添加数据，方便进行数据查询，详细操作内容，请看下文！

本文主要围绕 SpringBoot 整合 ElasticSearch 接受数据的插入和搜索使用技巧，在实际的使用过程中，版本号尤其的重要，不同版本的 es，对应的 api 是不一样的。

海量数据的搜索与查询 如何处理？ - PHP进阶讨论

做为查询条件的查询要做好索引。但也不必过度，因为mysql一语句只能用一个索引可能要分库，可能要lucene

利用数据库如何实现海量数据批量搜索

用循环语句生成字段值insert

SQL 如下：

create procedure InsertTest

as

begin

declare @i int

declare @s varchar(20)

set @i=1

while @i=100

begin

select @s=cast(@i AS varchar(20)) 

insert into test (A,B,C,D) VALUES ('a'+@s,'b'+@s,'ccccc','ddddd')

SET @i=@i+1

end

end

你有什么在网上搜索东西的神搜索技巧？

现在，搜索技术更多的是关于找到垂直域以及如何在站点内使用高级搜索。解决这两个问题，大部分的搜索需求都可以得到满足。

百度识图

百度地图是一个简单的一个搜索点，它是可以进行任何搜索的。

你可以选择上传本地照片来搜索相似的图片，野可以找到不同大小的图片，甚至找到图片的来源等等。

你可以复制搜索的图像url。

你也可以使用百度地图来上传模糊的图像，然后搜索清晰的图像。

百度网盘

本人常用的是百度的互联网搜索引擎:它会给出百度和GuGe两个搜索结果。

一般来说，GuGe的结果会更好，因为百度的结果经常被删除。

也有很多网上搜索各种各样的互联网，比如这个网页搜索，我知道更多的上帝:在微博上搜索。

Google

实际上，顶部搜索的结果通常来自这里，实际上，它解决了很多堆栈溢出的大部分问题

因为我知道有很多程序员都在使用百度bug解决方案。所以，朋友们，自己学习英语调试吧。

总结

所以我认为甭管怎样，首先你得中文好。然后是关键词必须得是准确的。

您才可以提取您想要搜索的或关键字，然后出现的信息才是最有效的，也是你最想要的。

每次我搜索同样的东西的时候，我的信息都比别人更准确很多。

这样建立起来需要花费很多时间，而且它比其他人有很多的优势。

搜索引擎是怎么从海量的数据中找到我们搜索的数据的？

搜索引擎的基本工作原理包括如下三个过程：首先在互联网中发现、搜集网页信息；同时对信息进行提取和组织建立索引库；再由检索器根据用户输入的查询关键字，在索引库中快速检出文档，进行文档与查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并将查询结果返回给用户。

首先是搜索引擎搜集网页信息放到自己的数据库，当用户通过关键词进行查询的时候，搜索引擎会有自己的一个检索机制，通过关键词对比 相关性 历史检索访问数据 来绝对搜索结果展现的排名 理论上讲 排名越靠前 相关性越强。

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