# 检索分析服务 Elasticsearch版 #
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java电商项目（五）
本文介绍了如何构建一个基于Elasticsearch的商品搜索微服务，主要包括以下几个部分：
1. **数据导入ES**：
- 搭建搜索工程，创建`legou-search`项目，提供搜索服务和索引数据更新操作。
- 配置`pom.xml`文件，引入必要的依赖。
- 创建启动器和配置文件，配置Elasticsearch连接信息。
- 分析索引库数据格式，确定需要存储的数据字段。
- 实现商品微服务接口，调用其他微服务获取所需数据。
- 创建索引并导入数据，将SPU和SKU数据转换为索引库中的Goods对象。
2. **商品搜索*
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通过合理的索引设计、使用全文索引、优化查询结构以及考虑分片和分区表，可以显著提高MySQL中 `LIKE`查询的性能。针对不同的应用场景选择合适的优化策略，能够有效地提升数据库查询效率，减少查询时间。希望这些方法和技巧能帮助您优化MySQL数据库中的模糊查询。
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【10月更文挑战第25天】监控指标的采集分为基础监控和业务监控。基础监控涉及CPU、内存、磁盘等硬件和网络信息，而业务监控则关注服务运行状态。常见的监控数据采集方法包括日志、JMX、REST、OpenMetrics等。Google SRE提出的四个黄金指标——错误、延迟、流量和饱和度，为监控提供了重要指导。错误监控关注系统和业务错误；延迟监控关注服务响应时间；流量监控关注系统和服务的访问量；饱和度监控关注服务利用率。这些指标有助于及时发现和定位故障。
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