Elasticsearch 使用小结之索引Rollover 索引名 一般而言,客户端将数据每天写入一个索引,比如直接写入YYYY-MM-HH格式的索引,那么我们只需要在写入的客户端里面获取时间,然后得到相应的格式即可,例如logstash写入ES时索引名就是logstash-YYYY-MM-HH,但是实际使用中,我们总会遇到这种格式的索引名不太适用的情况(比如每天数据量很少,但是又需要保存很久的数据,或者每天数据量极大,每天一个索引已经不能容纳了),这个时候我们就需要考虑一个机制,将索引roll…

在之前的文章中,介绍了 ES 整体的架构和内容,这篇主要针对 ES 最小的存储单位 - 文档以及由文档组成的索引进行详细介绍. 会涉及到如下的内容: 文档的 CURD 操作. Dynamic Mapping 和显示 Mapping 的区别 常见 Mapping 类型与常见参数介绍 Index Template 和 Dynamic Template 对文档进行操作 单个文档 CRUD 和常见的数据库类似,ES 也支持 CURD 操作: 下面展示了对单个 ES 文档的操作: 操作名称 URL 解释…

目录 1 索引模板概述 1.1 什么是索引模板 1.2 索引模板中的内容 1.3 索引模板的用途 2 创建索引模板 3 查看索引模板 4 删除索引模板 5 模板的使用建议 5.1 一个index中不能有多个type 5.2 设置_source = false 5.3 设置_all = false 5.4 设置dynamic = strict 5.5 使用keyword类型 1 索引模板概述 1.1 什么是索引模板 索引模板: 就是把已经创建好的某个索引的参数设置(settings)和索引映射(m…

ES 是 Elastic Search 的缩写,可以理解为一个支持分布式部署的软件. 部署了以后可以当数据库用,虽然官方不建议这样做,但我们是这样干的. 它解决了很多场景下的查询需求,发版速度飞快,用的人蛮多的,使用 Java 开发并开源. 我刚接触没几天遇到了很多坑,在这里记录一下. 1.如何精确查询中文字段? 使用 keyword 特性,让分析器不进行拆词,然后使用 term query.如: [Keyword(Name = nameof(CompanyName), Index = true…

rollover Elasticsearch 从 5.0 开始,为日志场景的用户提供了一个很不错的接口,叫 rollover.其作用是:当某个别名指向的实际索引过大的时候,自动将别名指向下一个实际索引. 因为这个接口是操作的别名,所以我们依然需要首先自己创建一个开始滚动的起始索引: # curl -XPUT 'http://localhost:9200/logstash-2016.11.25-1' -d '{ "aliases": { "logstash": {}…

个人分类: ElasticSearchindex   环境:ES 6.2.2 os:Centos  7 kibana:6.2.2 1.创建新的索引(index) PUT indexTest001 结果: 2.索引设置 ES 默认提供了好多索引配置选项,参考https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.6/index-modules.html,这些配置选项都有经过优化的默认配置值,除非你非常清楚这些配置的作用以及知道为什么去修改…

索引的名字 集合中每个索引都有一个字符串类型的名字,来唯一标识索引. 服务器通过名字来操作或者删除索引. 要注意的是,索引名有字符个数限制,所以索引创建时一定要用自定义的名字,如 db.user.ensureIndex({"username":1,.......,"date":1},{"name":"XXXX"}) 一旦创建索引不成功,可以用getLastError来查看错误提示. 唯一索引 唯一索引可以确保集合的每一个文档的…

MongoDB中的索引,可以看作是书的目录. 想象一下给你一本没有目录的书,然后让你去查询指定内容,我只想说,我不是电脑,我很蛋疼! 让你翻没有目录的书,就跟让电脑查询没有索引的集合一样,从头查询到尾,毫无头绪,我们称这种行为是"表扫描" 索引简介 通常我们要查询一个user的名字,我们是这样的 db.user.find({"username":"codingwhy"}) 如果我们经常需要对username进行查询,那么我们可以为它建立索引 db…

原索引 PUT my_index { "mappings": { "_doc": { "properties": { "create_date": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd ||yyyy/MM/dd" } } } } } 二.创建新索引 PUT my_index2 { "mapping…

对于日志或指标(metric)类时序性强的ES索引,因为数据量大,并且写入和查询大多都是近期时间内的数据.我们可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引.hot索引负责最新数据的读写,可使用内存存储:warm索引负责较旧数据的读取,可使用内存或SSD存储:cold索引很少被读取,可使用大容量磁盘存储.随着时间的推移,数据不断从hot索引->warm索引->cold索引迁移.针对不同阶段的索引我们还可以调整索引的主分片数,副本数,单分片的segment…