


Mengkonfigurasi Struktur Indeks ElasticSearch dengan Pengikatan Berbilang Entiti
Apabila menyepadukan ElasticSearch (ES) dengan pangkalan data warisan, adalah penting untuk mengoptimumkan struktur indeks untuk pertanyaan yang cekap. Dalam kes ini, tugasnya adalah untuk mereplikasi pangkalan data dengan struktur yang kompleks dan tidak optimum ke dalam ES.
Garisan Masalah
Pangkalan data terdiri daripada tiga jadual:
- Produk: Mengandungi data produk (id, tajuk, harga)
- Bendera: Mengandungi definisi bendera (jual beli, diskaun, produk teratas)
- BenderaProduk: Jadual pangsi yang menghubungkan Produk dan Bendera
Matlamatnya adalah untuk meratakan ini struktur untuk pertanyaan yang lebih mudah dalam ES, sambil mengekalkan pelbagai nilai perhubungan.
Penyelesaian: Meratakan Struktur
Untuk menghapuskan hubungan n:m antara produk dan bendera, kami mengesyorkan membuat dokumen produk rata yang mengandungi " flags" tatasusunan yang mengandungi semua bendera yang berkaitan untuk setiap produk. Pendekatan ini memudahkan pertanyaan untuk bendera dan menyediakan struktur data yang lebih koheren.
Berikut ialah contoh dokumen produk yang diratakan:
{ "id": "00c8234d71c4e94f725cd432ebc04", "title": "Alpha", "price": 589.0, "flags": ["Sellout", "Top Product"] } { "id": "018357657529fef056cf396626812", "title": "Beta", "price": 355.0, "flags": ["Discount"] } { "id": "01a2c32ceeff0fc6b7dd4fc4302ab", "title": "Gamma", "price": 0.0, "flags": ["Discount"] }
ES Pemetaan
Pemetaan yang sepadan untuk jenis indeks "produk" akan be:
PUT products { "mappings": { "product": { "properties": { "id": { "type": "string", "index": "not_analyzed" }, "title": { "type": "string" }, "price": { "type": "double", "null_value": 0.0 }, "flags": { "type": "string", "index": "not_analyzed" } } } } }
SQL Query for Logstash Input
Untuk mengambil data yang diperlukan daripada pangkalan data, kami mencadangkan pertanyaan SQL berikut:
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengoptimumkan Struktur Indeks ElasticSearch untuk Perhubungan Pelbagai Entiti daripada Pangkalan Data Warisan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini meneroka mengoptimumkan penggunaan memori MySQL di Docker. Ia membincangkan teknik pemantauan (statistik Docker, skema prestasi, alat luaran) dan strategi konfigurasi. Ini termasuk had memori docker, swapping, dan cgroups, bersama -sama

Artikel ini menangani ralat "tidak dapat membuka perpustakaan kongsi" MySQL. Isu ini berpunca daripada ketidakupayaan MySQL untuk mencari perpustakaan bersama yang diperlukan (.so/.dll fail). Penyelesaian melibatkan mengesahkan pemasangan perpustakaan melalui pakej sistem m

Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Artikel ini membandingkan memasang MySQL pada Linux secara langsung berbanding menggunakan bekas podman, dengan/tanpa phpmyadmin. Ia memperincikan langkah pemasangan untuk setiap kaedah, menekankan kelebihan Podman secara berasingan, mudah alih, dan kebolehulangan, tetapi juga

Artikel ini memberikan gambaran menyeluruh tentang SQLite, pangkalan data relasi tanpa server tanpa mandiri. Ia memperincikan kelebihan SQLITE (kesederhanaan, mudah alih, kemudahan penggunaan) dan kekurangan (batasan konkurensi, cabaran skalabiliti). C

Panduan ini menunjukkan pemasangan dan menguruskan pelbagai versi MySQL pada macOS menggunakan homebrew. Ia menekankan menggunakan homebrew untuk mengasingkan pemasangan, mencegah konflik. Pemasangan Butiran Artikel, Permulaan/Perhentian Perkhidmatan, dan PRA Terbaik

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini
