在某些特定的场景下，我们可能需要利用数据的自增id特性来作为数据集的自增排序查找等操作。或者相同的数据分布在多份存储上。

并且存在对条数据需要通过这个id进行关联，类似于外键特性，这就需要将id和数据分离。

　　有时候我们在非关系数据库mongodb做一些简单的分析查询，比如分页。mongodb本身提供了分页的api，但是比较有限。

elasticsearch系列：

(1)Elasticsearch实践(1)-搭建及IK中文分词

(2)Elasticsearch实践(2)-索引及索引别名alias

(3)Elasticsearch实践(3)-api分页查询

es分页有两种，from size浅分页和scroll深分页，这里对这两种分页都做了实现，使用的是es的java api。from size类似于mysql的limit分页，from偏移，默认为0，size为返回的结果数量，默认为10。在数据量不大的情况下一般会使用from size，数据量大的时候效率比较低，而且很费内存，每次会把from*size条记录全部加载到内存中，对结果返回前进行全局排序，然后丢弃掉范围外的结果，重复这样的操作会导致内存占用过大而使es挂掉，并且受数据条数限制，10000条，需修改索引限制。🤔

我们都知道es效率如此高主要和索引是分不开的，需要将每一条数据建立索引，创建索引时数据字段也是你插入时的样子，索引中包含了数据的属性字段。而且创建索引也比较耗时（当然了，肯定比插入关系型数据库中更快😁），但是毕竟每一条数据都要建一次，数据量到达千万级亿级时，时间不是很乐观。🤔

💡想像这样一个场景，产品上线一段时间后，由于产品需要，要将某个字段类型改变，比如需要将某个long型字段改成string类型，直接改会类型报错，查阅官方文档可知，es是不支持索引的更新操作的，需要对所有已有数据的所有field进行reindex，这意味着，需要停止服务进行重建索引操作，停服是最不想看到😭，这时如果你当初建了索引别名，你会感谢你当初使用别名的决定，为何要用别名alias？🤷

🔍近期在做商品搜索优化，对比了Solr与Elasticsearch的区别，两者都是基于Lucene实现的封装，但es在数据量越大的情况下实时检索性能优于solr，更适用于实时商品搜索，于是选用了es，下面介绍elasticsearch搜索引擎的搭建及使用，这里使用的是2.2.1的es版本，以及1.8.1的ik分词版本。

ibatis工程使用resin配置mysql出现Packet for query is too large (84 > -1).错误。

windows下的resin配置连接mysql，常用的安全的做法是将数据库信息配置到conf目录下的resin.xml文件中。

配置zookeeper集群，一开始配置了两台机器server.1和server.2。

配置参数，在zoo.cfg中指定了整个zookeeper集群的server编号、地址和端口：

server.1=10.10.16.151:2888:3888
server.2=10.10.16.234:2888:3888

然后为这两个个节点创建对应的编号文件，在/tmp/zookeeper/data/myid文件中。如下：

⚽很少看中超，三线伪球迷，偶得一张恒大对战上港的票，亚冠联赛1/4决赛“中国德比”第二回合，非常值得一看。于是和峰哥守情瞪着小二轮儿就往天河体育中心赶。

　　⏱️最近碰到一个关于crontab的问题。

今天我们来学习一下SpringData操作MongoDB。
项目环境：IntelliJ IDEA2017+maven3.5.0+MongoDB 3.2+JDK1.7+spring4.3.8