数据库中es索引技术是怎么回事，哪位大神能否详细给说问一下

首先，你的表肯定是做了外键等约束的，所以删除，要从最外层删除。假设你的数据库是Sql Server的。

1、技能表

delete from 技能表 where 人物id in (select 人物id from 人物表 where 账号id in (select 账号id from 账号表 where datediff(day,上次登录时间lasttime,getdate())>=3))

2、装备属性表

delete from 装备属性表 where 装备id in (select 装备id from 装备表 where 人物id in (select 人物id from 人物表 where 账号id in (select 账号id from 账号表 where datediff(day,上次登录时间lasttime,getdate())>=3)))

3、装备表

delete from 装备表 where 人物id in (select 人物id from 人物表 where 账号id in (select 账号id from 账号表 where datediff(day,上次登录时间lasttime,getdate())>=3))

4、人物表

delete from 人物表 where 账号id in (select 账号id from 账号表 where datediff(day,上次登录时间lasttime,getdate())>=3)

5、账号表

delete from 账号表 where datediff(day,上次登录时间lasttime,getdate())>=3

分析

现在导致数据被删除的情况应该是a表和b表的主键id重复，es默认mysql中的 id 为主键 并且document 的_id 和id保持一致， 导致a表中的数据被删除掉了（替换掉了）

三、解决方案

新建一个字段保存数据库的id 主键数据， 查询的时候使用uuid作为id的数据

注意

es20以后就不支持修改_id映射为其他字段了，es也不支持联合主键之类的。

我们使用Elasticsearch存储的文档数量接近50亿（算上1份复制，接近

100亿文档），总共10个数据节点和2个元数据节点（48GB内存，8核心CPU，ES使用内存达到70%），每天的文档增量大概是3000W条（速度

持续增加中）。目前来看，单个文档的查询效率基本处于实时状态；对于1到2周的数据的聚合统计 *** 作也可以在10秒之内返回结果。

但是，还有提升的空间：

1 对于查询单条数据的应用场景来说，我们可以使用ES的路由机制，将同一索引内的具有相同特征（比如具有相同的userid）的文档全部存储于一个节点上，这样我们之后的查询都可以直接定位到这个节点上，而不用将查询广播道所有的节点上；

2 随着数据节点的增加，适当增加分片数量，提升系统的分布水平，也可以通过分而治之的方式优化查询性能；

　个人以为Elasticsearch作为内部存储来说还是不错的，效率也基本能够满足，在某些方面替代传统DB也是可以的，前提是你的业务不对 *** 作的事

性务有特殊要求；而权限管理也不用那么细，因为ES的权限这块还不完善。由于我们对ES的应用场景仅仅是在于对某段时间内的数据聚合 *** 作，没有大量的单文

档请求（比如通过userid来找到一个用户的文档，类似于NoSQL的应用场景），所以能否替代NoSQL还需要各位自己的测试。如果让我选择的话，我

会尝试使用ES来替代传统的NoSQL，因为它的横向扩展机制太方便了。

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