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做网站找我图片怎么制作网址

news 2025/10/25 23:11:07

做网站找我图片,怎么制作网址,设计之家网,深圳建筑工程公司排名ES是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎在项目已有mysql增删改查的情况下，新增kafka，es流程用户新增/修改商家（写MySQL） ↓ Kafka 生产者发送商家数据消息 ↓ Kafka 消费者监听消息 → 写入 Elasticsearch ↓ 前端搜索商家时…

ES是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎

在项目已有mysql增删改查的情况下，新增kafka，es流程

用户新增/修改商家（写MySQL）
↓
Kafka 生产者发送商家数据消息
↓
Kafka 消费者监听消息 → 写入 Elasticsearch
↓
前端搜索商家时 → 查询 Elasticsearch（不是 MySQL）

这个 Kafka + Elasticsearch 的写入同步 + 搜索解耦架构 是目前绝大多数中大型互联网企业的标准做法

一、为什么不能只查 MySQL而引入es查询？

传统做法的问题：

比如你在前端搜索商家名称“李大壮”，如果查的是 MySQL：

SELECT * FROM merchant WHERE name LIKE '%李大壮%' OR description LIKE '%李大壮%' LIMIT 10;

问题：

慢：LIKE + 多字段模糊查询在数据量大时性能非常差；
不智能：MySQL 的模糊匹配不支持分词、不支持排序打分；
不灵活：无法实现“相关度排序”“拼音搜索”“短语匹配”等搜索场景。

所以，企业通常引入 Elasticsearch（简称 ES）来替代 MySQL 作为 搜索引擎。

二、为什么 MySQL 改动不直接同步到 Elasticsearch，而是先发 Kafka？

这是你最关键的问题：为什么加一层 Kafka？

原因一：解耦系统，避免写 ES 出错影响主业务

如果你直接在写 MySQL 后同时写 ES，那么：
- 如果 ES 挂了、网络抖动、接口异常等，会导致整个商家创建流程失败；
- Kafka 相当于消息缓冲器 + 解耦层，即便 ES 挂了，Kafka 消息还能继续收集，等恢复后继续消费。

原因二：可支持异步、并发、大吞吐处理

Kafka 是高吞吐分布式系统，支持水平扩展（通过分区）；
消费者可以并行处理，批量写入 ES，系统更加稳定、可扩展。

原因三：可拓展更多下游系统，不只是 Elasticsearch

未来你可能还需要这些：

同步商家数据到 Redis 缓存（做秒级展示）；
触发推送服务（比如新商家上线通知）；
同步用户画像系统、数据仓库。

如果有 Kafka，你只需要新增一个消费者；
如果没有 Kafka，你要改源代码、逻辑复杂，非常不利于维护。

三、流程总结：企业为什么这样做？

阶段	系统	作用
1	MySQL	业务主库，负责存储真实、结构化的数据
2	Kafka	消息中间件，做异步解耦、缓冲和流式处理
3	Elasticsearch	专用于搜索，支持全文检索、相关度评分等搜索功能
4	前端	直接查 ES，提升搜索速度、支持搜索功能增强

四、图示结构（简化）：

      用户操作前端↓后端写 MySQL（商家表）↓┌────→ Kafka ←────┐│                 │Kafka Consumer     │（可以多个系统消费）↓                 ↓
ElasticSearch     Redis/OLAP等其他系统↓
前端搜索

es查询使用案例

query := map[string]interface{}{// DSL 查询主体"query": map[string]interface{}{"bool": map[string]interface{}{ // bool 组合查询（企业中常用）"must": []interface{}{ // must 表示“必须匹配”的条件，全部满足才返回map[string]interface{}{"multi_match": map[string]interface{}{ // 多字段模糊匹配"query":  in.Keyword, // 用户输入的搜索关键词（如“口腔”）"fields": []string{"name", "business", "address"},"type":   "most_fields", // type: most_fields → 各字段各自打分后相加，适合字段内容差异大；另一个选项 cross_fields 更适合字段语义接近。},},},"filter": filters, // 精准过滤器（如按省市区筛选，不能容忍模糊匹配）"should": []interface{}{ // 加分项，提升命中相关性map[string]interface{}{"match_phrase": map[string]interface{}{ "name": in.Keyword, // 要求关键词“完整连续地”出现在 name 中才能加分（如“牙科诊所”）},},map[string]interface{}{"match_phrase": map[string]interface{}{"business": in.Keyword, // business 完整短语匹配},},},// 注：should 不设置 minimum_should_match 时，不满足不会过滤掉，只是不加分},},// 分页设置"from": (in.Page - 1) * in.PerPage, // 从第几条开始取数据（起始位置）"size": in.PerPage,                // 每页返回多少条// 排序设置"sort": []interface{}{map[string]interface{}{"order_score": "desc", // 业务字段排序：order_score 是你在 merchant 映射里定义的字段，值越大代表权重越高。// 通常用于控制：优质商家排前面（如人工打分、运营配置）},},
}// -----------------
// 构造查询DSL// DSL:Domain-Specific Language（领域特定语言）// 这里表示一段用于构建或解析 Elasticsearch 查询语句的逻辑query := map[string]interface{}{"query": map[string]interface{}{"bool": map[string]interface{}{"must": []interface{}{map[string]interface{}{"multi_match": map[string]interface{}{ // multi_match 该字段使得查询支持不同类型的匹配模式// type 参数控制多字段匹配的方式，主要有两种："query":  in.Keyword,"fields": []string{"name", "business", "address"},"type":   "most_fields", // 1.most_fields:把多个字段匹配结果 分开 算分，最后相加// 2.cross_fields:把多个字段 和在一起 匹配（适合同一个词，可能出现在name和business这种的情况）// 分数(score)：Elasticsearch内部计算的相关度分值，用于衡量文档与查询的匹配程度，// 数值越大说明匹配越好，搜索结果排序默认会根据这个分数降序排列。},},},"filter": filters,// 其中should字段，主要作用是在满足上述条件下，增加相关度，缩小搜索范围。"should": []interface{}{ // should：表示“或”关系，满足should中条件的文档会被加分，提高其相关度排序，// 但文档不一定非要满足should中的条件才能匹配整个查询（除非设置minimum_should_match）。// 下面2map的效果：如果传入的name和business是能完全匹配的，则会获得更高的相关度评分。map[string]interface{}{"match_phrase": map[string]interface{}{ // match_phrase 是短语匹配，要求查询词，是顺序的不拆分的，否则匹配失败。"name": in.Keyword,},},map[string]interface{}{"match_phrase": map[string]interface{}{"business": in.Keyword,},},},},},"from": (in.Page - 1) * in.PerPage,"size": in.PerPage,"sort": []interface{}{ // 按照评分排序map[string]interface{}{"order_score": "desc"}, // 降序},}