SYNOPSIS REINDEX { DATABASE | TABLE | INDEX } name [ FORCE ] DESCRIPTION 描述 REINDEX 基于存储在表上的数据重建索引, 替换旧的索引拷贝.使用 REINDEX 有两个主要原因: * 索引崩溃,并且不再包含有效的数据.尽管理论上这是不可能发生的, 但实际上索引会因为软件毛病或者硬件问题而崩溃.REINDEX 提供了一个恢复方法. * 要处理的索引包含大量无用的索引页未被回收.在某些情况下, 这个问题会发生在 Postg…

索引选项: {background:true}在后台创建索引,索引在构建过程中,其他客户端仍然可以查询数据,不会阻塞. db.comments.createIndex({anonymous: 1},{background: true}) {sparse: true}如果在缺省的字段上建立普通索引,那这个缺省字段会被添加一个null值,这样会浪费空间.创建稀疏索引,更合适,这样节省空间,但也会过滤掉缺省字段的记录. 如下例子:你会发现使用当强制使用稀疏索引的时候,拥有缺省字段的记录消失了. 当我重…

应用背景: 1.当你的数据量过大,而你的索引最初创建的分片数量不足,导致数据入库较慢的情况,此时需要扩大分片的数量,此时可以尝试使用Reindex. 2.当数据的mapping需要修改,但是大量的数据已经导入到索引中了,重新导入数据到新的索引太耗时:但是在ES中,一个字段的mapping在定义并且导入数据之后是不能再修改的, 所以这种情况下也可以考虑尝试使用Reindex. Reindex: ES提供了_reindex这个API.相对于我们重新导入数据肯定会快不少,实测速度大概是bulk导入数据…

elasticsearch更改mapping(不停服务重建索引)原文 http://donlianli.iteye.com/blog/1924721Elasticsearch的mapping一旦创建,只能增加字段,而不能修改已经mapping的字段.但现实往往并非如此啊,有时增加一个字段,就好像打了一个补丁,一个可以,但是越补越多,最后自己都觉得惨不忍睹了.怎么办??这里有一个方法修改mapping,那就是重新建立一个index,然后创建一个新的mapping.你可能会问,这要是在生产环境,可行…

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重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签.重新索引意味着符合数据以匹配特定轴上的一组给定的标签. 可以通过索引来实现多个操作 - 重新排序现有数据以匹配一组新的标签. 在没有标签数据的标签位置插入缺失值(NA)标记. 示例 import pandas as pd import numpy as np N=20 df = pd.DataFrame({ 'A': pd.date_range(start='2016-01-01',periods=N,freq='D'), 'x': np.lin…

1.为什么要重建索引? 总结,一个type下的mapping中的filed不能被修改,所以如果需要修改,则需要重建索引 2.怎么zero time重建索引? 一个field的设置是不能被修改的,如果要修改一个Field,那么应该重新按照新的mapping,建立一个index,然后将数据批量查询出来,重新用bulk api写入index中 批量查询的时候,建议采用scroll api,并且采用多线程并发的方式来reindex数据,每次scoll就查询指定日期的一段数据,交给一个线程即可. 过程:…

1.重建索引 一个field的设置是不能被修改的,如果要修改一个Field,那么应该重新按照新的mapping,建立一个index,然后将数据批量查询出来,重新用bulk api写入index中 批量查询的时候,建议采用scroll api,并且采用多线程并发的方式来reindex数据,每次scoll就查询指定日期的一段数据,交给一个线程即可 1.1如果说旧索引的名字,是old_index,新索引的名字是new_index,终端java应用,已经在使用old_index在操作了,难道还要去停止j…

重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签. 可以通过索引来实现多个操作: 重新排序现有数据以匹配一组新的标签. 在没有标签数据的标签位置插入缺失值(NA)标记. import pandas as pd import numpy as np N=20 df = pd.DataFrame({ 'A': pd.date_range(start='2016-01-01',periods=N,freq='D'), 'x': np.linspace(0,stop=N-1,num=N), 'y': n…