easy-es 深度分页

在使用 easy-es 进行深度分页时，需要注意以下几点：

1. 尽量减少返回的文档数量，以减轻 Elasticsearch 的压力和网络传输的负担。

2. 使用游标（scroll）进行深度分页，而不是使用 from 和 size 参数。因为 from 和 size 参数会导致 Elasticsearch 在每次请求时重新计算分页，而游标则可以保持查询状态。

3. 在查询时使用排序，以确保结果的顺序正确。同时，也可以通过控制排序字段的数量，来控制查询的速度和结果的精度。

4. 针对需要频繁进行深度分页的查询，可以考虑使用缓存来减少 Elasticsearch 的查询负载。

总之，在进行深度分页时，需要综合考虑查询效率、结果准确性和系统的负载等因素，以达到最优的查询效果。

相关问题

springboot整合easy-es

好的，我可以为您提供一些关于Spring Boot整合Easy Elasticsearch的指导。

1. 添加依赖

首先，在`pom.xml`文件中添加Easy Elasticsearch和Elasticsearch的依赖：

<dependency>
    <groupId>com.jun</groupId>
    <artifactId>easy-elasticsearch-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.12.0</version>
</dependency>

2. 配置Elasticsearch

在`application.yml`中添加Elasticsearch的配置信息：

spring:
  elasticsearch:
    rest:
      uris: http://localhost:9200

3. 创建Elasticsearch的Repository

创建一个继承自`ElasticsearchRepository`的接口，用于定义Elasticsearch的操作方法：

public interface BookRepository extends ElasticsearchRepository<Book, Long> {
    List<Book> findBooksByAuthor(String author);
}

其中，`Book`是我们要操作的实体类，`Long`是这个实体类的ID类型。

4. 测试Elasticsearch

可以编写一个测试方法来测试Elasticsearch是否成功整合：

@SpringBootTest
class BookRepositoryTest {

    @Autowired
    private BookRepository bookRepository;

    @Test
    public void testSave() {
        Book book = new Book();
        book.setId(1L);
        book.setTitle("Java编程思想");
        book.setAuthor("Bruce Eckel");
        bookRepository.save(book);
    }

    @Test
    public void testFind() {
        List<Book> books = bookRepository.findBooksByAuthor("Bruce Eckel");
        System.out.println(books);
    }
}

执行测试方法后，如果能够正确输出结果，则说明Easy Elasticsearch已经成功整合到了Spring Boot中。

希望这些步骤能够对您有所帮助！

springboot整合easy-es、canbal、kafka实现mysql数据同步的代码

这里提供一个基于SpringBoot整合Easy-Elasticsearch、Canal、Kafka实现MySQL数据同步的代码示例。

1. 添加依赖

<!-- easy-elastic -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>easy-elastic</artifactId>
    <version>1.2.5</version>
</dependency>

<!-- canal -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>canal.client</artifactId>
    <version>1.1.4</version>
</dependency>

<!-- kafka -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    <version>2.5.4.RELEASE</version>
</dependency>

2. 配置文件

# Easy-Elasticsearch
easy.elasticsearch:
  enable: true
  urls: http://localhost:9200
  scan.package: com.example.elasticsearchdemo.entity

# Canal
canal:
  host: 127.0.0.1
  port: 11111
  username: canal
  password: canal
  destination: example
  filter:
    - .*
  mq:
    topic: example
    partition: 0
    groupId: example

# Kafka
spring.kafka.bootstrap-servers: localhost:9092
spring.kafka.consumer.group-id: example

3. 实现 Canal 客户端

@Component
public class CanalClient {

    @Autowired
    private CanalConfig canalConfig;

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    /**
     * 启动 Canal 客户端
     */
    @PostConstruct
    public void start() {
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(
                new InetSocketAddress(canalConfig.getHost(), canalConfig.getPort()),
                canalConfig.getDestination(), canalConfig.getUsername(), canalConfig.getPassword());
        int batchSize = 1000;
        try {
            connector.connect();
            connector.subscribe(canalConfig.getFilter());
            connector.rollback();
            while (true) {
                Message message = connector.getWithoutAck(batchSize);
                long batchId = message.getId();
                int size = message.getEntries().size();
                if (batchId == -1 || size == 0) {
                    Thread.sleep(1000);
                } else {
                    List<CanalEntry.Entry> entries = message.getEntries();
                    for (CanalEntry.Entry entry : entries) {
                        if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.ROWDATA) {
                            String tableName = entry.getHeader().getTableName();
                            CanalEntry.RowChange rowChange = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
                            CanalEntry.EventType eventType = rowChange.getEventType();
                            for (CanalEntry.RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {
                                JSONObject data = new JSONObject();
                                data.put("tableName", tableName);
                                data.put("eventType", eventType);
                                data.put("before", getColumns(rowData.getBeforeColumnsList()));
                                data.put("after", getColumns(rowData.getAfterColumnsList()));
                                kafkaTemplate.send(canalConfig.getMq().getTopic(), data.toJSONString());
                            }
                        }
                    }
                    connector.ack(batchId);
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            connector.disconnect();
        }
    }

    /**
     * 获取列数据
     */
    private JSONObject getColumns(List<CanalEntry.Column> columns) {
        JSONObject data = new JSONObject();
        for (CanalEntry.Column column : columns) {
            data.put(column.getName(), column.getValue());
        }
        return data;
    }
}

4. 实现 Kafka 消费者

@Component
public class KafkaConsumer {

    @KafkaListener(topics = "${spring.kafka.consumer.topic}")
    public void receive(String message) {
        JSONObject data = JSONObject.parseObject(message);
        String tableName = data.getString("tableName");
        CanalEntry.EventType eventType = CanalEntry.EventType.valueOf(data.getString("eventType"));
        JSONObject before = data.getJSONObject("before");
        JSONObject after = data.getJSONObject("after");
        switch (eventType) {
            case INSERT:
                // TODO: 处理插入操作
                break;
            case UPDATE:
                // TODO: 处理更新操作
                break;
            case DELETE:
                // TODO: 处理删除操作
                break;
            default:
                break;
        }
    }
}

5. 实现数据同步逻辑

此处省略，具体实现根据业务需求而定。

以上就是一个基于SpringBoot整合Easy-Elasticsearch、Canal、Kafka实现MySQL数据同步的代码示例。需要注意的是，本示例只提供了基本思路和代码框架，需要根据实际业务场景进行完善和优化。