ElasticSearch分词器作者:博学谷狂野架构师GitHub：GitHub地址（有我精心准备的130本电子书PDF）只分享干货、不吹水，让我们一起加油！😄概述分词器的主要作用将用户输入的一段文本，按照一定逻辑，分析成多个词语的一种工具什么是分词器顾名思义，文本分析就是把全文本转换成一系列单词（term/token）的过程，也叫分词。在ES中，Analysis是通过分词器（Analyzer）来实现的，可使用ES内置的分析器或者按需定制化分析器。举一个分词简单的例子：比如你输入MasteringElasticsearch，会自动帮你分成两个单词，一个是mastering，另一个是elasti
ElasticSearch分词器作者:博学谷狂野架构师GitHub：GitHub地址（有我精心准备的130本电子书PDF）只分享干货、不吹水，让我们一起加油！😄概述分词器的主要作用将用户输入的一段文本，按照一定逻辑，分析成多个词语的一种工具什么是分词器顾名思义，文本分析就是把全文本转换成一系列单词（term/token）的过程，也叫分词。在ES中，Analysis是通过分词器（Analyzer）来实现的，可使用ES内置的分析器或者按需定制化分析器。举一个分词简单的例子：比如你输入MasteringElasticsearch，会自动帮你分成两个单词，一个是mastering，另一个是elasti
ElasticSearch分词器作者:博学谷狂野架构师GitHub：GitHub地址（有我精心准备的130本电子书PDF）只分享干货、不吹水，让我们一起加油！?概述分词器的主要作用将用户输入的一段文本，按照一定逻辑，分析成多个词语的一种工具什么是分词器顾名思义，文本分析就是把全文本转换成一系列单词（term/token）的过程，也叫分词。在ES中，Analysis是通过分词器（Analyzer）来实现的，可使用ES内置的分析器或者按需定制化分析器。举一个分词简单的例子：比如你输入MasteringElasticsearch，会自动帮你分成两个单词，一个是mastering，另一个是elasti
RocketMQ消息投递策略作者:博学谷狂野架构师GitHub：GitHub地址（有我精心准备的130本电子书PDF）只分享干货、不吹水，让我们一起加油！?前言RocketMQ的消息投递分分为两种：一种是生产者往MQBroker中投递；另外一种则是MQbroker往消费者投递(这种投递的说法是从消息传递的角度阐述的，实际上底层是消费者从MQbroker中Pull拉取的)。本文将从模型的角度来阐述这两种机制。RocketMQ的消息模型RocketMQ的消息模型整体并不复杂，如下图所示：一个Topic(消息主题)可能对应多个实际的消息队列(MessgeQueue)在底层实现上，为了提高MQ的可用性
RocketMQ消息投递策略作者:博学谷狂野架构师GitHub：GitHub地址（有我精心准备的130本电子书PDF）只分享干货、不吹水，让我们一起加油！?前言RocketMQ的消息投递分分为两种：一种是生产者往MQBroker中投递；另外一种则是MQbroker往消费者投递(这种投递的说法是从消息传递的角度阐述的，实际上底层是消费者从MQbroker中Pull拉取的)。本文将从模型的角度来阐述这两种机制。RocketMQ的消息模型RocketMQ的消息模型整体并不复杂，如下图所示：一个Topic(消息主题)可能对应多个实际的消息队列(MessgeQueue)在底层实现上，为了提高MQ的可用性
MongoDB索引优化作者:博学谷狂野架构师GitHub：GitHub地址（有我精心准备的130本电子书PDF）只分享干货、不吹水，让我们一起加油！?索引简介索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。什么是索引索引最常用的比喻就是书籍的目录，查询索引就像查询一本书的目录。本质上目录是将书中一小部分内容信息（比如题目）和内容的位置信息（页码）共同构成，而由于信息量小（只有题目），所以我们可以很快找到我们想要的信息片段，再根据页码找到相应的内容。同样索引也是只保留某个域的一部分信息（建立了索引的field的信息）
MongoDB索引优化作者:博学谷狂野架构师GitHub：GitHub地址（有我精心准备的130本电子书PDF）只分享干货、不吹水，让我们一起加油！?索引简介索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。什么是索引索引最常用的比喻就是书籍的目录，查询索引就像查询一本书的目录。本质上目录是将书中一小部分内容信息（比如题目）和内容的位置信息（页码）共同构成，而由于信息量小（只有题目），所以我们可以很快找到我们想要的信息片段，再根据页码找到相应的内容。同样索引也是只保留某个域的一部分信息（建立了索引的field的信息）
布隆过滤器作者:博学谷狂野架构师GitHub：GitHub地址（有我精心准备的130本电子书PDF）只分享干货、不吹水，让我们一起加油！?什么是布隆过滤器布隆过滤器（BloomFilter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。布隆过滤器可以理解为一个不怎么精确的set结构，当你使用它的contains方法判断某个对象是否存在时，它可能会误判。但是布隆过滤器也不是特别不精确，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对足够
布隆过滤器作者:博学谷狂野架构师GitHub：GitHub地址（有我精心准备的130本电子书PDF）只分享干货、不吹水，让我们一起加油！?什么是布隆过滤器布隆过滤器（BloomFilter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。布隆过滤器可以理解为一个不怎么精确的set结构，当你使用它的contains方法判断某个对象是否存在时，它可能会误判。但是布隆过滤器也不是特别不精确，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对足够
布隆过滤器作者:博学谷狂野架构师GitHub：GitHub地址（有我精心准备的130本电子书PDF）只分享干货、不吹水，让我们一起加油！?什么是布隆过滤器布隆过滤器（BloomFilter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。布隆过滤器可以理解为一个不怎么精确的set结构，当你使用它的contains方法判断某个对象是否存在时，它可能会误判。但是布隆过滤器也不是特别不精确，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对足够
