深入浅出 spring-data-elasticsearch 之 ElasticSearch 架构初探（一）
本文目录一、Elasticsearch 基本术语1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素二、Elasticsearch 工作原理2.1 文档存储的路由2.2 如何健康检查2.3 如何水平扩容三、小结一、Elasticsearch 基本术语1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素文档（Document）文档，在面向对象观念就是一个对象。
Elasticsearch 跨集群同步
## 高可用架构
ZSearch是目前公司内最大的Elasticsearch服务平台，随着业务的深入，越来越多的关键链路用户对数据的可用性和容灾能力提出更高的需求，而在这块领域 社区一直没有完整的解决策略，原生的 Snapshot And Restore 只能做快照的恢复，不能做到实时同步；业内主流的队列分发模式（通过消息队列缓存请求数据，多个集群消费数据实现请求复制）也只能做到请求的同步
MyRocks简介
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title: MySQL · 特性分析 · MyRocks简介
author: 济天
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RocksDB是facebook基于LevelDB实现的，目前为facebook内部大量业务提供服务。经过facebook大量工作，将RocksDB作为MySQL的一个存储引擎移植到MySQL，称之为MyRocks。
经过两年的发展，MyRocks已经比较成熟（RC阶段），现已进入了
HBase在新能源汽车监控系统中的应用
重庆博尼施科技有限公司是一家商用车全周期方案服务商，利用车联网、云计算、移动互联网技术，在物流领域 为商用车的生产、销售、使用、售后、回收各个环节提供一站式解决方案，其中的新能源车辆监控系统就是由该公司提供的，本文是阿里云客户重庆博尼施科技有限公司介绍如何使用阿里云 HBase 来实现新能源车辆监控系统。
多字段，任意组合条件查询(0建模) - 毫秒级实时圈人 实践
标签
PostgreSQL , 数组 , GIN索引 , 任意字段组合查询 , 圈人 , ToB分析型业务 , 建模
背景
你也许在一家ToB的数据分析公司，你可能设计了一张表（包括用户标识，及若干已经统计好的的属性值），你也许收集了一些用户的数据，你也许要为客户提供报表，你也许需要为客户提供任意属性值的组合查询，并快速的返回结果给用户。
ELK统一日志系统的应用
收集和分析日志是应用开发中至关重要的一环，互联网大规模、分布式的特性决定了日志的源头越来越分散，产生的速度越来越快。在规模化场景下，grep、awk 无法快速发挥作用，我们需要一种高效、灵活的日志分析方式，可以给故障处理，问题定位提供更好的支持。