es学习-索引配置】的更多相关文章

1.创建一个新的索引并且添加一个配置 2.更新索引配置:(更新分词器为例子) 更新分词器前,一定要关闭索引,然后更新,最后再次开启索引 url:PUT http://127.0.0.1:9200/suoyinpeizhi/_settings/ 参数: { "analysis": { "analyzea": { "content": { "type": "custom", "tokenizer&qu…
别名不能重复,也不能喝索引名称重复.(一个索引可以创建多个别名) 语法: 添加一个别名: url:POST http://192.168.0.108:9200/_aliases/ 参数: { "actions": [{ "add": { "index": "yingshe", "alias": "yingshealias" } }] } 添加一个别名(多个索引): 两种写法 (1) {…
1.创建索引 http://localhost:9200/suoyinguanli211/ 参数: { "settings":{ "index":{ ,分片数 "number_of_replicas":2 副本数 } } } 结果如图 修改索引信息 url:http://localhost:9200/suoyinguanli211/_settings/ 参数: { "number_of_replicas":1} 结果: 定义映…
配置如下: es创建索引使用: logstash-chat-proxy-nginx-access-* logstash-chat-proxy-nginx-error-*…
ES学习 1. 安装 1.1 ES 安装配置 curl -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.1.2.tar.gz tar xvf elasticsearch-5.1.2.tar.gz ln -s elasticsearch-5.1.2 elasticsearch 修改conf/elasticsearch.yaml文件,参考下面的文件 修改句柄 vm.max_map_count sudo v…
众所周知,在进行接口测试的过程中,需要创建不同的场景(不同条件的输入,来验证不同的入参的返回结果).因而,在日常的自动化接口监控或商品监控等线上监控过程中,需要配置大量的入参来监控接口的返回是否正确. 日常常见的线上监控几个简单的监控示例场景如下: 监控电商网站某个类目下的商品数量.若类目中商品的数量小于一定的数量,则认为需要认为查看商品池的商品是否正确: 监控商品的价格.当商品价格出现超出限定的波动幅度时,通知相应的商品负责人,对其进行确认,从而保证商品价格的正确无误. 监控商品在某一地域是否…
前文我们讲过了若何获取登录后的 Cookie 信息,不知如何获取登录 Cookie 的朋友,敬请参阅我之前写的博文:Fiddler-005-获取 Cookie 信息.参阅上篇文章,获取到 Cookie 后,将 Cookie 保存到文本文件中,例如 userCookie.txt. 下面以购物App常用的收藏功能为例,讲述如何在 JMeter 中使用 cookie 进行登录态操作.具体的操作步骤如下所示: 第一步.录制查看收藏列表的 HTTP请求: 录制查看收藏列表的HTTP请求,只需启动 Fidd…
原文链接:MongoDB的学习--索引类型和属性 索引类型 MongDB的索引分为以下几种类型:单键索引.复合索引.多键索引.地理空间索引.全文本索引和哈希索引 单键索引(Single Field Indexes) 在一个键上创建的索引就是单键索引,单键索引是最常见的索引,如MongoDB默认创建的_id的索引就是单键索引. 例子: { "_id" : ObjectId(...), "name" : "Alice", "score&qu…
基于 elasticsearch 1.4.4 版本.安装方式为RPM安装.所有涉及路径需根据实际情况来设置判断. 0x01 内存调整 调整ES内存分配有多种方式,建议调整 /etc/sysconfig/elasticsearch 中的设置(还可以直接修改bin下的启动脚本). # Directory where the Elasticsearch binary distribution resides ES_HOME=/usr/share/elasticsearch # Heap Size (d…
1:es中的分页 一般搜索引擎中的分页都不会提供很大的页面查询,因为查询的页码越大,查询效率越低. 例子: 我们就先预想一下我们在搜索一个拥有5个主分片的索引.当我们请求第一页搜索的时 候,每个分片产生自己前十名,然后将它们返回给请求节点,然后这个节点会将50条 结果重新排序以产生最终的前十名. 现在想想一下我们想获得第1,000页,也就是第10,001到第10,010条结果,与之前同理, 每一个分片都会先产生自己的前10,010名,然后请求节点统一处理这50,050条结果 ,然后再丢弃掉其中的…