ES+MySQL优雅的实现模糊搜索

主要观点总结

该文章主要介绍了技术选型、创建elasticsearch公共包、导入依赖、数据库准备以及实现Repository接口和Mapper的具体步骤。其中，技术选型主要使用了Elasticsearch和MySQL，Elasticsearch用于优化全文搜索、复杂查询和实时搜索，MySQL用于存储数据。创建elasticsearch公共包是为了方便统一管理。导入依赖是为了在需要使用的服务中导入elasticsearch。数据库准备展示了创建表结构并插入数据的过程。实现Repository接口和Mapper则是为了实现Elasticsearch和MySQL的交互，包括定义实体类、Repository接口和Mapper接口。

关键观点总结

关键观点1: 技术选型

使用Elasticsearch和MySQL，Elasticsearch用于优化全文搜索、复杂查询和实时搜索，MySQL用于存储数据。

关键观点2: 创建elasticsearch公共包

为了方便统一管理，创建了elasticsearch公共包。

关键观点3: 导入依赖

在需要使用的服务中导入elasticsearch依赖。

关键观点4: 数据库准备

创建表结构并插入数据，用于存储题目信息。

关键观点5: 实现Repository接口和Mapper

定义实体类、Repository接口和Mapper接口，实现Elasticsearch和MySQL的交互。

文章预览

1. 技术选型 使用 Elasticsearch (ES) 结合 MySQL 进行数据存储和查询，而不是直接从 MySQL 中进行查询，主要是为了弥补传统关系型数据库（如 MySQL）在处理大规模、高并发和复杂搜索查询时的性能瓶颈。具体来说，ES 与 MySQL 结合使用的优势包括以下几个方面： Elasticsearch优化了全文搜索： MySQL 在处理复杂的文本搜索（如模糊匹配、全文搜索）时性能较差。尤其是当查询的数据量和文本内容增大时，MySQL 的性能会急剧下降。而 Elasticsearch 专门为高效的文本搜索设计，能够通过倒排索引和分布式架构优化查询性能，适用于大规模数据集的全文搜索，查询速度通常比 MySQL 快得多。 高效的复杂查询： Elasticsearch 对于复杂的查询，如多条件搜索、范围查询、聚合查询等，提供了比 MySQL 更高效的执行方式。Elasticsearch 支持文档级的分词、词汇匹配、近似匹配等复 ………………………………