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索引设置 你可以通过很多种方式来自定义索引行为,你可以阅读Index Modules reference documentation,但是: 提示: Elasticsearch 提供了优化好的默认配置.除非你明白这些配置的行为和为什么要这么做,请不要修改这些配置. 下面是两个最重要的设置: number_of_shards 定义一个索引的主分片个数,默认值是 `5`.这个配置在索引创建后不能修改. number_of_replicas 每个主分片的复制分片个数,默认是 `1`.这个配置可以随时在…
目录 返回目录:http://www.cnblogs.com/hanyinglong/p/5464604.html 1.Elasticsearch索引说明 a. 通过上面几篇博客已经将Elasticsearch的安装配置以及基本概念和通信方式基本了解了,当了解完这些内容之后,继而就可以去使用它,学习它,也应用在项目中,从这篇博客开始将使用一个简单的教程来学习Elasticsearch,通过此教程,希望可以让大家对Elasticsearch能做的事以及易用程度有了解并且可以使用它,至于更加深层次的…
ElasticSearch是文档型数据库,索引(Index)定义了文档的逻辑存储和字段类型,每个索引可以包含多个文档类型,文档类型是文档的集合,文档以索引定义的逻辑存储模型,比如,指定分片和副本的数量,配置刷新频率,分配分析器等,存储在索引中的海量文档分布式存储在ElasticSearch集群中. ElasticSearch是基于Lucene框架的全文搜索引擎,将所有文档的信息写入到倒排索引(Inverted Index)的数据结构中,倒排索引建立的是索引中词和文档之间的映射关系,在倒排索引中,…
ElasticSearch index 剖析 在看ElasticSearch权威指南基础入门中关于:分片内部原理这一小节内容后,大致对ElasticSearch的索引.搜索底层实现有了一个初步的认识.记录一下在看文档的过程中碰到的问题以及我的理解.此外,在文章的末尾,还讨论分布式系统中的主从复制原理,以及采用这种副本复制方案带来的数据一致性问题. ElasticSearch index 操作背后发生了什么? 更具体地,就是执行PUT操作向ElasticSearch添加一篇文档时,底层发生的一系列…
目录 1. elasticsearch如何实现搜索 1.1 搜索实例 1.2 es中数据的类型 1.3 倒排索引 1.4 分析与分析器 1.4.1 什么是分析器 1.4.2 内置分析器种类 1.4.3 分析行为(开篇实例解答) 1.4.4 测试分析器 1.4.5 指定分析器 1.5 映射 1.5.1 简单核心域类型 1.5.2 复杂核心域类型 2. 索引 2.1 什么是索引 2.2 创建一个默认配置的索引 2.3 索引的设置(settings部分) 2.4 索引的映射配置(mappings部分)…
项目中数据库根据月份水平划分,由于没有用数据库中间件,没办法一下查询所有订单信息,所有用Elasticsearch做订单检索. Elasticsearch索引和数据库分片同步,也是根据月份来建立索引. 思路: 建立索引时用“order_yyyyMM”命名: 为这些订单索引建立别名“order”: 写数据时把数据写到对应的月份索引,读时根据别名读取,就可以查询到所有订单数据: 对索引分片也可以根据业务灵活的删除老数据. 具体实现需要用到模板, template可以修改索引的默认配置.我们以下面这个…
从ES6.6开始,Elasticsearch提供索引生命周期管理功能,索引生命周期管理可以通过API或者kibana界面配置,详情参考[index-lifecycle-management] 本文仅通过kibana界面演示如何使用索引生命周期管理结合冷热分离架构实现索引数据的动态管理. kibana中的索引生命周期管理位置如下图(版本6.8.2): 点击创建create policy,进入配置界面,可以看到索引的生命周期被分为:Hot phrase,Warm phase, Cold phase,…
原文:Elasticsearch入门教程(三):Elasticsearch索引&映射 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/79213163 索引概念简介 通常说的索引有两种词性,名称和动词. 动词索引indexing,索引一个文档,表示把一个文档存储到索引Index里,可以用来查询和检索,es采用倒排索引 名词索引index,…
sphinx的特色之一是建立索引速度快,最近转投Elasticsearch后,一直想做个对比,网上资料常见说法是10倍的差距. 测试环境 硬件:单核,2G内存的E5-2630 虚拟机 操作系统:Centos 6.5 版本 sphinx 版本:coreseek 4.1(基于sphinx 2.02) Elasticsearch 版本:2.3.1 mysql 版本:5.6 分词器(均使用默认的分词词库) mmseg:coreseek自带 ik:Elasticsearch 插件 索引数据源 数据库:my…
一.前言 在 Elasticsearch 的日常中,有很多如存储 系统日志.行为数据等方面的应用场景,这些场景的特点是数据量非常大,并且随着时间的增长 索引 的数量也会持续增长,然而这些场景基本上只有最近一段时间的数据有使用价值或者会被经常使用(热数据),而历史数据几乎没有作用或者很少会被使用(冷数据),这个时候就需要对 索引 进行一定策略的维护管理甚至是删除清理,否则随着数据量越来越多除了浪费磁盘与内存空间之外,还会严重影响 Elasticsearch 的性能: 在 Elastic Stack…