0.需求 随着ELKStack在应用系统中的数据规模的急剧增长,每天千万级别数据量(存储大小:10000000*10k/1024/1024=95.37GB,假设单条数据10kB,实际远大于10KB)的累积成为日常需求. 如何以相对简单的图形化效果展示数据的增量呢? 本文给出思路和实现. 1.问题分解 1.1 ES集群的数据量统计 ES自带的命令行统计举例: curl 'localhost:9200/_cat/indices?v' 1.2 如何实现增量? 简化思路: 1)每天的固定时间,如早晨00…

Elasticsearch 索引的全量/增量更新 当你的es 索引数据从mysql 全量导入之后,如何根据其他客户端改变索引数据源带来的变动来更新 es 索引数据呢. 首先用 Python 全量生成 Elasticsearch 和 ik 初始的分词索引数据,增量更新索引实现如下: 服务端(Python+redis-sub)# Python-redis 开启监听 'leon' 等待客户端推送消息,来增量更新es文档 #-*- coding:utf8 -*-import sysimport redi…

转载 http://blog.csdn.net/endlu/article/details/51720299 最近在参与一个基于Elasticsearch作为底层数据框架提供大数据量(亿级)的实时统计查询的方案设计工作,花了些时间学习Elasticsearch的基础理论知识,整理了一下,希望能对Elasticsearch感兴趣/想了解的同学有所帮助. 同时也希望有发现内容不正确或者有疑问的地方,望指明,一起探讨,学习,进步. 介绍 Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引…

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…

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…

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…

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…

更新表及其索引的统计信息: update table statistics 表名 go update index statistics 表名 go 建议此操作在闲时操作.…

原文件地址:http://blog.itpub.net/29806344/viewspace-1400942/ 在数据库数据非常庞大的时候,而且实时有新的数据插入,如果我们不更新索引,新的数据就search不到,全部重新建立索引又很消耗资源,在这种情况下我们就需要使用“主索引+增量索引”的思路来实现实时更新的功能. 因为这时我们有了主索引和增量索引,主索引只需在每天凌晨更新,而增量索引的更新频率设置的很短,这样用户在搜索的时候,可以同时在这两个索引里查找. 首先创建一个计数器: 1.先在mysq…

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,…

列出所有索引 现在来看看我们的索引 GET /_cat/indices?v 响应 health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size yellow open .kibana XYZPR5XGQGWj8YlyZ1et_w .1kb .1kb 可以看到在集群中有一个索引 创建索引 现在让我们创建一个名叫"customer" 的索引,然后再次列出所有的索引 PUT /custom…

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…

tar高级教程:增量备份.定时备份.网络备份 作者: lesca 分类: Tutorials, Ubuntu 发布时间: 2012-03-01 11:42 ė浏览 27,065 次 61条评论 一.概述 备份与恢复对于系统维护而言是至关重要的事情.不合理的备份与还原会让你的数据面临丢失的风险.许多用户都在丢失重要数据后才意识到这种风险.而要从这种情况恢复数据将是非常耗时并且困难的.所以我们应该从别人的错误中吸取教训,并确保你的系统处于保护中.先考虑一些问题: 何时进行备份? 如果你可以接受一个星…

对于分区表,优化器会在全局级别为整个表维护一份统计信息,也会在分区级别为分区表维护一份统计信息. 对于大多数分区,dml一般都是在最近的分区上执行.在11g中,数据库支持只对那些发生一定数据变化的分区收集统计信息(默认的threshold是分区的10%的行) 11g之前,数据库为了获得global统计信息,必须扫描整个表.而在11g中,数据库可以增量维护global统计信息,通过仅扫描那些有一定比例数据发生变化的分区,其他分区仍然使用老的统计信息. 分区表的增量统计信息不会增量维护直方图. 使用…

一.Elasticsearch 索引(新建)一个文档的命令: curl XPUT ' http://localhost:9200/test_es_order_index/test_es_order_type/1 ' -d ' { "id": 5, "name": "test555", "skuName": "55", "age":23 } ' 这里test_es_order_index…

curl -XPOST http://master:9200/djt/user/3/_update -d '{"doc":{"name":"我们是中国人,钓鱼岛是我们的"}}' curl -XPOST 'http://master:9200/djt/user/_search' -d '{"query":{"match":{"中国人"}}}' ElasticSearch 索引模块-集成IK…

SQLSERVER是怎麽通过索引和统计信息来找到目标数据的(第三篇) 最近真的没有什么精力写文章,天天加班,为了完成这个系列,硬着头皮上了 再看这篇文章之前请大家先看我之前写的第一篇和第二篇 第一篇:SQLSERVER是怎麽通过索引和统计信息来找到目标数据的(第一篇) 第二篇:SQLSERVER是怎麽通过索引和统计信息来找到目标数据的(第二篇) 1.统计信息的含义与作用 为了以尽可能快的速度完成语句,光有索引是不够的.对于同一句话,SQLSERVER有很多种方法来完成他. 有些方法适合于数据量比…

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…

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…

背景 之前公司小王在工作中清理elasticSearch 索引,不小心使用脚本清空了最近使用的重要索引,导致开发无法准确的进行定位生产问题,造成了很大困扰. 当时我们的生产环境中是这样配置日志系统的:服务器 -> filebeat -> kakfa -> logstash -> elasticsearch -> kibana 页面.其中在缓存配置中我们配置了kafka集群. es 数据丢失之后,我们考虑使用拉去kafka 集群中的存储的消息,让它重新消费一边,更换消费组,从头…

转载地址:https://dongbo0737.github.io/2017/06/13/elasticsearch-template/#similar_posts Elasticsearch索引模板 使用Elasticsearch 存储数据的时候,每个单独的索引,或者一个类型的索引都可能有些自己特殊的属性,这样我们就要使用template了 通过指定指定的模版名字,来定义这个类型的索引多少个分片和副本,哪些字段不需要分词等等 使用*可以模糊匹配索引. 例如: business-* 可以匹配到…

从去年搭建了日志系统后,就没有去管它了,最近发现大半年各种日志的index也蛮多的,就想着写个脚本定时清理一下,把一些太久的日志清理掉. 脚本思路:通过获取index的尾部时间与我们设定的过期时间进行对比,如果是属于过期时间那么就进行删除,并写入日志.如果不是则不进行处理. 完整的脚本:(今天准备写个,翻下笔记发现去年就已经写好了) #!/bin/bash ###################################################### # $Name: clean_…

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)…

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…

主要用到了一个JDBC importer for Elasticsearch的库. 想要增量同步,有一些先决条件.首先数据库中要维护一个update_time的时间戳,这个字段表示了该记录的最后更新时间.然后用上面的那个库,定时执行一个任务,这个任务中执行的sql就是根据时间戳判断该记录是否应该被更新. 这里先写一个最简单的例子来展示一下. 从上方插件官网中下载适合的dist包,然后解压.进入bin目录,可以看到一堆sh脚本.在bin目录下创建一个test.sh: bin=/home/csone…

1.#获取当前索引 # curl -u elastic:changeme 'localhost:9200/_cat/indices?v' 2. #删除指定索引    # curl -XDELETE -u elastic:changeme http://localhost:9200/acc-apply-2018.08.09    {"acknowledged":true}  3.#删除多个指定索引,中间用逗号隔开    # curl -XDELETE -u elastic:changem…

参考文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.1/modules-snapshots.html 备份数据之前,要创建一个仓库来保存数据,仓库的类型支持Shared filesystem, Amazon S3, HDFS和Azure Cloud.fs仓库示例:需要在elasticsearch.yml添加如下配置:path.repo: ["/data1/esdata/backup"]注意:这里fs是Shared…

一.Index Template与Dynamic Template的概念 1.Index Template:它是用来根据提前设定的Mappings和Settings,并按照一定的规则,自动匹配到新创建的索引上. 1)模板仅是一个索引被创建时才会起作用,修改模板并不会影响已创建的索引: 2)可以设定多个索引模板,这些设置会被merge在一起: 3)通过指定order的数值,控制merge的过程: 2.Index Template的工作方式如下: 当一个索引被创建时,会执行如下操作: 1)应用Ela…