接下来，你可以在文本框中编写SQL查询语句。由于SQL4ES插件的支持，你可以使用标准的SQL语法来查询ES中的数据。编写完SQL查询语句后，点击“执行”按钮，你将看到查询结果。查询结果将以表格的形式展示在插件界面中，方便你查看和分析数据。注意事项版本兼容性：SQL4ES插件目前只支持ES3+的版本。
首先，需要创建一个用于连接到Mysql数据库的客户端。这可以通过任何支持MySQL的编程语言或工具来完成，例如Python中的pymysql模块。使用创建的连接客户端连接到MySQL数据库中，确保连接成功并能够执行SQL查询。
在项目中，首先根据CSV格式字段创建Book.Java类，对应数据集中的字段。阅读EsqlArticle.JAVA文件，读取application.conf配置并创建Elasticsearch访问客户端。在客户端配置下，删除或创建books索引，定义索引映射（year为short类型，ratings为浮点数，其他为text字段）。
配置规则： 配置方法：ESLint的配置可以通过多种方式实现，包括.eslintrc文件、package.json中的eslintConfig字段，或者直接在代码中通过注释配置。
配置数组的每一项可以包含多个属性，如name、files、ignores、languageOptions、ecmaVeRSIon、sourceType、globals、parser、parserOptions、linterOptions、noInlineConfig、reportUnusedDisabLEDirectives、processor、plugins、rules和settings等。以前使用extends来组合规则，现在使用数组的每一项来组合。
调整eslint配置：在某些情况下，eslint的配置可能阻止使用某些vue语法。此时，可以在相关代码上方添加注释/* eslint-disable no-new */来禁用eslint的该规则，或者调整eslint的配置以允许使用这些语法。
主要有两种方法配置 （1）配置注释，直接嵌入到js文件中 （2）配置文件，使用js、json或者yaml文件来为整个目录及其子目录配置。形式有：.eslintrc.*文件，或者在package.json中配置eslintConfig字段，或者在命令行里配置。
1、AST的基本概念 定义：AST是对源代码语法结构的抽象描述，它忽略了源代码中的某些细节（如分隔符），只保留必要的语法信息。重要性：无论是JavaScript、java、python、html还是CSS，这些语言的源代码都需要被解析成AST，以便计算机能够理解和处理。
2、车载AST（自动电台记忆）功能，为驾驶者带来便捷。只需轻轻一按，车载收音机便能够自动搜索并储存电台，让驾驶之旅更加丰富多彩。车载收音机作为车内的语音娱乐配置，是汽车影音娱乐系统不可或缺的一部分。
3、酶类：包含谷丙转氨酶（丙氨酸氨基转移酶，简称ALT）、谷草转氨酶（天冬氨酸氨基转移酶，简称AST）、γ-谷氨酰基转肽酶（GGT）、碱性磷酸酶（ALP）、和乳酸脱氢酶（LDH）。其中以ALT和AST最重要，通常被称为转氨酶。转氨酶是反映肝脏功能的一个“晴雨表”。
此外，ES的“列式存储”特性（doc values）在实现高效聚合统计中发挥了重要作用。列式存储特别适用于数据统计场景，与传统的行式数据库相比，它在处理大量数据时表现更佳。在优化案例中，工程师们利用ES的列式存储特性，实现了针对日均千万次聚合统计的高效处理，同时支持高并发数。
内存不释放原因：ES查询时Cache未设置导致数据得不到驱逐释放；ES写入时数据混乱造成内存泄漏；JDK垃圾回收问题。内存被占用问题：ES写入时查询的fielddata数据过大，导致父熔断上限提前达到。通过上述分析和调优建议，可以有效解决bulk请求报错问题，提高ES集群的稳定性和性能。
可以从三方面进行优化：JVM性能调优、ES性能调优、控制数据来源 可以从三方面进行优化：JVM 性能调优、ES 性能调优、控制数据来源 第一步是 JVM 调优。 因为ES 是依赖于 JVM 运行，没有合理的设置 JVM 参数，将浪费资源，甚至导致 ES 很容易 OOM 而崩溃。
核心流程：了解文档写入的核心流程，包括协调节点、主分片和副本分片的作用。性能瓶颈：分析写入过程中的性能瓶颈，如持久化队列、并行化副本写入等。优化方案：采用批量写入、管道化等技术来优化写入性能。加分项：提及持久化队列的故障恢复策略，以确保数据的安全性。
Intel 与 amd 跑fluent的调优-测试数据 在对比Intel与AMD处理器在运行fluent软件时的性能表现时，我们基于以下测试环境进行了详细的测试，并得出了相应的调优数据。
1、在MySQL中执行数据插入操作，验证Adapter日志及ES数据同步情况。针对关联表场景，进行新索引构建及数据插入操作，确保数据能够完整同步至ES。注意：在实现数据同步过程中，需特别关注ES索引的创建与数据映射关系的正确性，以确保同步数据的准确性和完整性。同时，定期监控Canal和Adapter的日志输出，及时发现并解决同步过程中可能出现的问题。
2、在Canal适配器的bin目录下，双击startup.bat文件启动适配器。验证适配器启动状态，确保适配器正常运行。测试数据同步：在MySQL中执行一条插入语句，向数据库中插入一条新记录。检查ES7中是否能同步增加相应的数据。如果ES7中能够显示刚刚插入的数据，则说明数据同步成功。
3、MySQL数据同步到Elasticsearch（ES）的4种方法主要包括：同步双写、异步双写、定时任务、数据订阅。以下是每种方法的详细解释： 同步双写方法描述：在写入MySQL的同时，也直接同步往ES里写一份数据。优点：实现简单，直接在数据写入MySQL的同时写入ES。缺点：业务耦合度高，商品的管理中耦合大量数据同步代码。
4、自定义客户端 client：创建 SpringBoot 项目，引入依赖，配置文件，实现自动创建 ES 索引的配置类，创建实体类，操作数据库，基于 canal-client 监控数据表。3 测试：新增、修改、删除订单数据，使用 Kibana 查看索引同步情况，验证子表数据同步。
5、数据同步与消费逻辑：创建ES索引：在ES中创建与MySQL表对应的索引，用于存储同步过来的数据。消费者逻辑：实现消费者逻辑，正确处理并执行消息中的数据变更，确保ES索引的实时更新与MySQL数据的一致性。通过上述方法，可以有效地保证在使用canal同步MySQL数据到ES时数据的一致性。
6、数据同步实战分为全量同步和增量同步。全量同步在启动adapter后执行，可使用源码中提供的接口进行。增量同步则在MySQL中执行update、delete、insert操作时，ES中的对应数据自动更新。数据同步流程总结如下：MySQL生成binlog，通过主从复制和Canal同步至ES，实现数据的一致性和实时性。
搜索引擎：Elasticsearch在搜索引擎数据库领域排名第一，内核基于Lucene构建，支持全文搜索。它简化了Lucene的复杂设置，提供了丰富的API，使普通开发者能轻松构建搜索应用。与Lucene相比，Elasticsearch的集成度更高，减少了周边辅助程序的需要。
综上，NoSQL数据库在特定场景下展现出了其独特优势，但是否“全能”还需视具体应用需求而定。了解NoSQL系统与传统数据库之间的区别，以及它们在不同场景下的表现，有助于更准确地选择合适的数据库技术。在实际应用中，合理评估数据库特性和需求匹配性是至关重要的。
ES既是数据库，也是搜索引擎。从数据库角度来看，ES具有持久化数据的能力，是一个分布式文档数据库，能在短时间内存储、搜索和分析大量数据。它在数据存储上有分片和副本两个重要特点，分片使ES保存的数据具有很强的横向扩展能力，可支持海量数据的高性能存储和查询；副本使数据具有高可用和容灾能力。
ES，全称为Elasticsearch，其实质并非一种数据库，而是一种搜索引擎。它的优势在于搜索速度快，通过倒排索引将数据分词存储，实现快速查询。另外，ES能提供MySQL难以实现或效率较低的模糊搜索。在使用ES时，我们通常需要安装ES和Kibana，推荐参考我之前的博客文章或访问官方网站获取详细的安装步骤。
ES是英文Elasticsearch的缩写，它是一种开源的搜索引擎，同时也是一种分布式文档数据库。以下是关于ES的详细解释：搜索引擎功能：ES可以帮助用户快速地搜索和分析大量的数据。它能在极短的时间内从数百万甚至数十亿条数据中找到具有相关性的结果。分布式特性：ES具有分布式的特性，可以快速地处理海量的数据。
