这五个案例涵盖了 Elasticsearch 在全文搜索、日志分析、推荐系统、数据聚合与筛选、地理位置搜索等典型业务场景中的应用。通过合理的索引设计、灵活的查询与聚合功能，Elasticsearch 能够满足多种复杂场景下的高效数据检索与分析需求。

Redis 是一个开源的高性能键值对数据库，它以其内存中数据存储、键过期策略、持久化、事务、丰富的数据类型支持以及原子操作等特性，在许多项目中扮演着关键角色。以下是整理的17个Redis在项目中常见的使用场景.

在当今数据驱动的互联网时代，缓存成为了提升应用性能的关键技术。面对海量用户请求，如何通过缓存策略有效减轻数据库压力、降低响应延迟？本文深入探讨了缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿等常见问题，并提供了全面的解决方案。通过实际案例分析，揭示了缓存设计的最佳实践，确保数据一致性的同时，最大化系统吞吐量。让我们一起探索缓存的奥秘，为构建高效、稳定的系统架构打下坚实基础。

这篇文章我想和你聊一聊 Redis 的最佳实践。你的项目或许已经使用 Redis 很长时间了，但在使用过程中，你可能还会或多或少地遇到以下问题：我的 Redis 内存为什么增长这么快？为什么我的 Redis 操作延迟变大了？如何降低 Redis 故障发生的频率？日常运维 Redis 需要注意什么？部署 Redis 时，如何做好资源规划？Redis 监控重点要关注哪些指标？尤其是当你的项目越来越依赖 Redis 时，这些问题就变得尤为重要。

对于开发同学来说，访问数据库，是代码中必不可少的一个环节。 系统中收集到用户的核心数据，为了安全性，我们一般会存储到数据库，比如：mysql，oracle等。 后端开发的日常工作，需要不断的建库和建表，来满足业务需求。通常情况下，建库的频率比建表要低很多，所以，我们这篇文章主要讨论建表相关的内容。 如果我们在建表的时候不注意细节，等后面系统上线之后，表的维护成本变得非常高，而且很容易踩坑。

Redis 支持三种集群方案：主从复制模式，Sentinel（哨兵）模式，Cluster 模式。通过持久化功能，Redis保证了即使在服务器重启的情况下也不会丢失（或少量丢失）数据，因为持久化会把内存中数据保存到硬盘上，重启会从硬盘上加载数据。但是由于数据是存储在一台服务器上的，如果这台服务器出现硬盘故障等问题，也会导致数据丢失。

在上一篇关于《MongoDB入门》的文章中，咱们把单机版的MongoDB讲了个大概，但很多情况下，单节点服务往往并不能满足系统需求，毕竟单节点部署的方式有很多隐患：没有灾备能力，吞吐量不够, 拓展性不足，本文讲继续大家学习MongoDB高可用性。

MongoDB是数据库家族中的一员，是一款专为扩展性、高性能和高可用而设计的数据库，它可以从单节点部署扩展到大型、复杂的多数据中心架构，也能提供高性能的数据读写操作；而且提供了数据复制、无感知的故障自动选主等功能，从而实现数据节点高可用。

在5.x版本之后ElasticSearch新增了索引重建功能，可以直接在ES集群里面对数据进行重建并且支持跨集群间的数据迁移。在保证数据的一致性和可用性情况下，使用一个新的索引替换掉旧的索引。

由于主要讲解MySQL面试的核心知识点，因此不会对某些技术细节进行深入讲解，但文中提到的技术点都会附上具体讲解的链接，因而当大家看到自己不理解的面试点时，可直接戳进对应的链接中做深入研究。