参考地址:http://cwiki.apachecn.org/display/Elasticsearch/Reindex+API 1.首先插入准备数据,创建两个索引. (1).PUT  http://IP:port/my_test1/test/1 { "name":"张三", "address":"重庆市潼南县", "age":"26"} (2).PUT  http://IP:port/…

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…

更多精彩内容请看我的个人博客 前言 相比于大多数人熟悉的MySQL数据库的索引,Elasticsearch的索引机制是完全不同于MySQL的B+Tree结构.索引会被压缩放入内存用于加速搜索过程,这一点在效率上是完爆MySQL数据库的.但是Elasticsearch会对全部text字段进行索引,必然会消耗巨大的内存,为此Elasticsearch针对索引进行了深度的优化.在保证执行效率的同时,尽量缩减内存空间的占用.这篇文章就深度解析了Elasticsearch索引原理,揭开搜索的神秘面纱. 简…

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…

协调节点默认使用文档 ID 参与计算(也支持通过 routing),以便为路由提供合适的分片. shard = hash(document_id) % (num_of_primary_shards) 1.当分片所在的节点接收到来自协调节点的请求后,会将请求写入到 Memory Buffer,然后定时(默认是每隔 1 秒)写入到 Filesystem Cache,这个从 Momery Buffer 到 Filesystem Cache 的过程就叫做 refresh: 2.当然在某些情况下,存在 M…

Elasticsearch部署建议 1. 选择合理的硬件配置:尽可能使用 SSD Elasticsearch 最大的瓶颈往往是磁盘读写性能,尤其是随机读取性能.使用SSD(PCI-E接口SSD卡/SATA接口SSD盘)通常比机械硬盘(SATA盘/SAS盘)查询速度快5~10倍,写入性能提升不明显. 对于文档检索类查询性能要求较高的场景,建议考虑 SSD 作为存储,同时按照 1:10 的比例配置内存和硬盘.对于日志分析类查询并发要求较低的场景,可以考虑采用机械硬盘作为存储,同时按照 1:50 的比…

文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484130&idx=1&sn=454f1994eb9434687f787f00533d414d&chksm=eaa82acadddfa3dcef7c1cf3966db4828f1e46f6302cececbf5a20ee353310800f39a1df367e&scene=21#wechat_redirect 冷热分离结合滚动模式工作流…

在索引算法确定的情况下,最为影响Lucene索引速度有三个参数--IndexWriter中的 MergeFactor, MaxMergeDocs, RAMBufferSizeMB .这些参数无非是控制内外存交换和索引合并频率,从而达到提高索引速度.当然这些参数的设置也得依照硬件条件灵活设置. MaxMergeDocs(针对doc)该参数决定写入内存索引文档个数,到达该数目后就把该内存索引写入硬盘,生成一个新的索引segment文件. 所以该参数也就是一个内存buffer,一般来说越大索引速度越快…