Elasticsearchicon 查询分离的应用场景
当在实际业务中遇到如下情况时，可以借助于Elasticsearch 承担查需求，实现查询分离。
1）数据量大：比如单个表的行数有上千万，当然，如果几百万就出现查询慢的问题，也可以考虑使用。
2）查询数据的响应效率很低：因为表数据量大，或者关联查询太过复杂，导致查询很慢的情况。
3）所有写数据请求的响应效率尚可：虽然查询慢，但是写操作的响应速度还可以接受的情况。
4）所有数据任何时候都可能被修改和查询：这一点是针对冷热分离的，因为如果有些数据走入终态就不再用到，就可以归档到冷数据库了，不一定要用查询分离这个方案。
Elasticsearch是一个分布式索引系统，天然就是用来做大数据的复杂查询的。不过，业务数据同步到Elasticsearch 会有秒级的延时。
差一点忘记了今天的日更。今天上了一整天的课，很累。虽然今天黄老师没有给我们上课，日更还是要坚持的。大家晚安。
自问 1 天气这么热 抱怨有用？我想还在为不时吹过的一丝丝轻风而庆幸。 2 我们正在做，一百年前西方传教士梦寐以求...
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本文标题：日更七
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