查询优化 1 从提高查询精确度进行优化: 本部分主要针对全文搜索进行探究. 1.1 倒排索引 1.1.1 什么是倒排索引: 一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成,对于其中每个词,有一个包含它的文档列表. 倒排索引的好处: 当输入一些关键词进行匹配时,包含关键词越多的文档,得分越高,即,相关度越大. 如何建立倒排索引: 好像ES会为所有精确值字段或全文字段分词后的词条自动创建倒排索引. 1.2 分析 1.2.1 什么是分析: 分析包括两部分,分词和标准化. 什么是分词: 将字符串切分成词条的…

首先对不必要的字段不做分词也就是不做索引,禁止内存交换 1.shard 一个Shard就是一个Lucene实例,是一个完整的搜索引擎. 分片数过多会导致检索时打开比较多的文件,多台服务器之间通讯成本加大. 而分片数过少会导至单个分片索引过大,所以检索速度也会慢. 建议单个分片最多存储10G-20G左右的索引数据,并且尽量集群的所有节点都分片数一致,不要出现分片数不一样导致的一个实例负载过大,等待合并的时间变长: 2.shard副本 使用副本的优点:数据备份,提高对大索引的查询效率,建议副本在1-…

一.背景 每周统计接口耗时,发现耗时较长的前几个接口tp5个9都超过了1000ms. 经过分析慢查询的原因是ES查询耗时太长导致的 二.设计方案 1.问题定位 查询功能使用不当导致慢查询 索引设计存在不合理的地方,导致慢查询 2.方案概述 2.1.查询Fetch Source优化 问题 业务查询语句获取的数据集比较大,并且从source中获取了非必须的字段,导致查询较慢. 举例:只需要从es中查询id这一个字段,却把所有字段查询了出来 分析 因为数据集较大,若每个字段都去source中获取所需字…

目录 一.导读 二.福利:账号借用 三._search api 搜索api 3.1.什么是query string search? 3.2.什么是query dsl? 3.3.干货!32个查询案例! 四.聚合分析 4.1.什么是聚合分析? 4.2.干货!15个聚合分析案例 五.7个查询优化技巧 欢迎关注 一.导读 Hi!大家久等了!时隔10天,白日梦的Elasticsearch笔记进阶篇终于甘完了!本次更新依然是干货满满! 下面会和大家分享 32种查询方法.15中聚合方式.7种优化后的查询技巧.…

目录 一.导读 三._search api 搜索api 3.1.什么是query string search? 3.2.什么是query dsl? 3.3.干货!32个查询案例! 四.聚合分析 4.1.什么是聚合分析? 4.2.干货!15个聚合分析案例 五.7个查询优化技巧 推荐阅读 一.导读 Hi!大家久等了!时隔10天,白日梦的Elasticsearch笔记进阶篇终于甘完了!本次更新依然是干货满满! 下面会和大家分享 32种查询方法.15中聚合方式.7种优化后的查询技巧.欢迎大家转发支持!…

财务平台进行分录分表以后,随着数据量的日渐递增,业务人员对账务数据的实时分析响应时间越来越长,体验性慢慢下降,之前我们基于mysql的性能优化做了一遍,可以说基于mysql该做的优化已经基本上都做了,本次是基于elasticsearch对其做进一步的性能优化 正文 1mysql索引原理 基于mysql最常用也最直接有效的性能优化也就是添加索引. mysql索引是怎么实现的呢?数据库最基本的查询算法是顺序查找,时间复杂度为O(n),显然在数据量很大的时候很低,优化的查询算法有二分查找,二叉树查找,…

Github, Soundcloud, FogCreek, Stackoverflow, Foursquare,等公司通过elasticsearch提供搜索或大规模日志分析可视化等服务.博主近4个月搜索数以百计的内容,甄选了以下有用的中英文slides以及blogs或相关的学习网站分享出来, 内容包括分布式索引与搜索服务Elasticsearch, logstash,数据可视化服务Kibana的学习资源,可以极大减少入门ELK的时间成本: 1.ELK整体介绍(Elasticsearch + Lo…

Elasticsearch(GEO)空间检索查询python版本 1.Elasticsearch ES的强大就不用多说了,当你安装上插件,搭建好集群,你就拥有了一个搜索系统. 当然,ES的集群优化和查询优化就是另外一个议题了.这里mark一个最近使用的es空间检索的功能. 2.ES GEO空间检索 空间检索顾名思义提供了通过空间距离和位置关系进行检索的能力.有很多空间索引算法和类库可供选择. ES内置了这种索引方式.下面详细介绍. step1:创建索引 def create_index(): m…

本文首发于InfoQ https://www.infoq.cn/article/1sm0Mq5LyY_021HGuXer 作者:Anton Hägerstrand 翻译:杨振涛 目录: 数据量 版本 节点配置 索引结构 性能 Meltwater每天要处理数百万量级的帖子数据,因此需要一种能处理该量级数据的存储和检索技术. 从0.11.X 版本开始我们就已经是Elasticsearch的忠实用户了.在经历了一些波折之后,最终我们认为做出了正确的技术选型. Elasticsearch 用于支持我们的…

from:  http://www.w3c.com.cn/%E5%BC%80%E6%BA%90%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%B9%B3%E5%8F%B0elkelasticsearchlogstashkibana%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%B5%84%E6%BA%90%E7%B4%A2%E5%BC%95 Github, Soundcloud, FogCreek, Stackov…