BigDecimal skuPrice

ElasticSearch实现商城系统中全文检索的流程。 1.商品ES模型 商品的映射关系 PUT product { "mappings": { "properties": { "skuId": { "type": "long" }, "spuId": { "type": "keyword" }, "skuTitle": { "type": "text", "analyzer": "ik_smart" }, "skuPrice": { "type": "keyword" }, "skuImg": { "type": "keyword", "index": "false", "doc_values": "false" }, "saleCount": { "type": "long" }, "hasStock": { "type": "boolean" }, "hotScore": { "type": "long" }, "brandId": { "type": "long" }, "catalogId": { "type": "long" }, "brandName": {...

目录 2.1、分析 2.5.2、controller 2.5.3、service 2.6.4、service 2.6.5、测试 2.1、分析 es在整个项目中的应用： 1.对商品的全文检索功能 2.对日志的全文检索功能 为什么不用mysql？ es比mysql检索功能强大，并且对于庞大的检索数据，es性能更好，因为mysql是存在内存中的，而es可以分片存储。 需求： 在后台选择上架的商品才能在网站展示 上架的商品也可以被ES检索 2.2、创建sku的es索引库 2.2.1、两种索引库设计方案分析 检索的时候输入名字，这样就是需要用sku的名称去全文检索 检索的时候选择商品规格，规格是spu的公共属性，每个spu是一样的 索引库设计方案1（推荐，空间换时间）：规格参数放在sku里 缺点：如果每个sku都存储规格参数(如尺寸)，会有冗余存储，因为每个spu下面的sku规格参数都一样。例如spu“华为14Pro”下的sku“红色华为14Pro”，以及spu“华为手机”下的sku“蓝色华为14Pro”，这两个sku的规格参数“CPU：A14”相等。 { skuId:1 spuId:11...

es kibana docker 安装 docker pull elasticsearch:7.4.2 docker pull kibana:7.4.2 mkdir -p /home/elasticsearch/config mkdir -p /home/elasticsearch/data echo "http.host: 0.0.0.0" >/home/elasticsearch/config/elasticsearch.yml chmod -R 777 /home/elasticsearch/ docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \ -e "discovery.type=single-node" \ -e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" \ -v /home/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \ -v...