【沽泡学院07】基于ElasticSearch搜索附近的人
1. 为什么要选择ElasticSearch
1)ElasticSearch
优点:
分布式、实时的、Push replication
完全支持Apache Lucene的接近实时的搜索
处理多租户(multitenancy)不需要特殊配置,而Solr则需要更多的高级设置
Gateway概念,使备份更加简单
各节点组成对等的网络结构,某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作
缺点:
只有一名开发则
还不够自动,不适合当前新的Index Warmup API(热索引)
2)Solr
优点:
Solr有一个更成熟的社区
支持多种格式的索引
Solr比较成熟、稳定
不考虑建索引的同时进行搜索,速度更快
缺点:
建立索引时,搜索效率下降,实时索引搜索效率不高
缺点:
建立索引时,搜索效率下降,实时索引搜索效率不高。
2. 浅析ElasticSearch工作原理
1)Lucence,基本架构,解决方案
Document 行(Row)文本
Index索引(数据关键值)->提高查询效率
Analyzer分词器(打标签)->提高查询精准度
3. 查询附近的人功能实现思路
操作流程:
1)利用GPS设备获取每个人的位置(经纬度坐标),然后上传到服务器
2)根据Tom的位置,利用大数据搜索引擎实时搜索出附近的人,列出其个人信息
3)实现条件筛选,只看女生或者只看男生
代码实现:
1)利用ES搜索引擎随机生成10W条模拟数据
2)设置Tom所在位置
3)从模拟数据中匹配出符合条件的人
4)开始加人,聊天
4. 从10w条记录中快速搜索附近的人
对比学习
数据库:建库(DB),建表(Table),建约束
JDBC API:加载驱动类,建立连接(客户端),建立语句集SQL,执行语句集,获取结果集(ResultSet),关闭结果、语句、连接
ES:建库(Index),建表(IndexType),主键
ES API:建立连接(创建客户端TransportClient),查询构造器(构造查询条件Request),执行语句集(execute),获取结果集(Response)、关闭以上诸操作
geo 自动运用GEO算法,经纬度换算成距离(m, km)
5. 使用ES需要注意的地方
1)Lucence版本差异
2)ElasticSearch各版本差异
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作者:沙漏哟 出处:计算机的未来在于连接 本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,请留下原文链接 微信随缘扩列,聊创业聊产品,偶尔搞搞技术 |