前两天有同事打电话问我,说ES删除数据有没有什么坑? 我当时就问,是删索引还是删索引里的数据?她回答说是删数据,我说查出这些数据直接删除就好了,没有什么坑... 后来想想,关于ES数据的删除,之前确实遇到过很多删除场景,如果真要说有没有所谓的坑,细想一下,还真有. 我维护过的ES集群最大规模是180多个节点,每天增量70亿条/10TB的日志数据,总容量2PB+,主要是提供各类日志的存储.检索和分析用的.之前遇到过一个需求就是删除某些关键字的日志数据,时间区间是最近半年.因为这个集群索引是按日志类

删除数据分为两种:一种是删除索引(数据和表结构同时删除,作用同SQLSERVER 中 DROP TABLE "表格名" ),另一种是删除数据(不删除表结构,作用同SQLSERVER中Delete 语句). 一:删除索引: 删除单个索引可以使用命令 [DELETE /索引名称] Delete 索引名称 删除多个索引可以使用命令 [DELETE /索引1,索引2] Delete 索引名称1,索引名称2 [DELETE /testindex*]:删除以testindex 开头的所有索引文件(

es参考版本:elasticsearch:5.5 _delete_by_query会删除所有query语句匹配上的文档,用法如下: curl -X POST "localhost:9200/twitter/_delete_by_query" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "match": { "name": "测试删除" } } }

1.解决问题思路一:申明判断是否空行变量用于判断是否空行,声明变量数组用于临时非空行数据,最后存于datatable中. /// <summary>读取excel, /// 默认第一行为表头 /// </summary> /// <param name="strFileName">excel文档绝对路径</param> /// <param name="rowIndex">内容行偏移量,第一行为表头,内容行

针对数据泵导出 (expdp) 和导入 (impdp)工具性能降低问题的检查表 (文档 ID 1549185.1) 文档内容 适用于: Oracle Database – Enterprise Edition – 版本 10.1.0.2 到 12.1.0.2 [发行版 10.1 到 12.1]本文档所含信息适用于所有平台 用途 本文档提供了有关使用数据泵导入导出工具传输数据时所遇到的性能相关问题的可能原因. 适用范围 本文的目标受众是 Oracle10g 和 Oracle11g 数据库的用户,并

问题现象:数据文件被无意删除,导致数据库表空间无法删除,并且重新刷表空间提示表空间已经存在:解决方法:1.oracle用户登录服务器,使用sysdba连接数据库 >sqlplus / as sysdba 2.加载启动数据库 sql> startup mount; 3.将表空间下创建的数据文件全部删除:比如表空间TEST_DAT,创建了两个数据文件'/opt/oracle/oradata/TESTDB01.dbf' 和'/opt/oracle/oradata/TESTDB02.dbf',其中TE

原文:SQLServer通过链接服务器远程删除数据性能问题解决 在上一遍文章中介绍了SQLServer通过链接服务器访问Oracle性能问题的解决方法,本文介绍链接服务器下远程删除SQLServer数据的性能问题解决 1. 问题发现 系统中有个功能,需要远程删除SQLServer实例的表数据,删除语句中有where条件,条件中有一个子查询. 该功能前台执行速度非常慢.所以准备调优. 下面为演示代码,未优化前如下: DELETE FROM [LINKSERVERNAME].[AdventureWo

rpa 都是5.xx  ueba 分为2.0 或者5.0 上海吴工删除数据的方法 在许多项目中,用户提供的数据存储盘大小有限,在运行一段时间后,大小不够就需要删除历史的 Elasticsearch 数据.我们的 UEBA7.0 版本开始使用了 Elasticsearch5.x 版本,之前版本使用了 Elasticsearch2.X 版本,这 2 个版本在使用 delete_by_query 这个插件上是有区别的. ueba7.0 方法 如下 我自己用的ueba.7.0 安装以下方法 1 2 在g

Elasticseach目前作为查询搜索平台,的确非常实用方便.我们今天在这里要讨论的是如何做数据备份和type删除.我的ES的版本是2.4.1. ES的备份,可不像MySQL的mysqldump这么方便,需要一个插件进行数据的导出和导入进行备份和恢复操作.这里要说的插件是elasticdump. elasticdump的安装: [root@localhost ~]# yum install elasticdump 已加载插件:fastestmirror, product-id, subscri

有的时候我们在使用ES时,由于资源有限或业务需求,我们只想保存最近一段时间的数据,所以有如下脚本可以定时删除数据 delete_es_by_day.sh #!/bin/sh # example: index_name=$ daycolumn=$ savedays=$ format_day=$ if [ ! -n "$savedays" ]; then echo "the args is not right,please input again...." exit f

业务需求,对日志表历史数据进行清理.历史表均很大,使用delete 操作删除90天前的数据. 第一部分:快速删除数据 SQL> alter table CC.F_LOG parallel ; SQL>alter session enable parallel dml; SQL> delete FROM CC.F_LOG S WHERE S.CREATE_DATE>(SYSDATE-);执行计划确定并行 ----------------------------------------

前言 最近面试过程中遇到问Elasticsearch的问题不少,这次总结一下,然后顺便也了解一下Elasticsearch内部是一个什么样的结构,毕竟总不能就只了解个倒排索引吧.本文标题就是我遇到过的两个问题,所以此次基本上只是围绕着这两个问题来总结. ES写入数据 在介绍写入数据的过程时,先明确一下ES中的一些关键性的概念: Clouster:集群,由一到N个Elasticsearch服务节点组成. Node:节点,组成Elasticsearch集群的基本单元,单个集群内节点名称唯一.通常一个

ODI中删除数据的处理 一.前提知识:数据从源数据库向数据仓库抽取时,一般采用以下几种方式: 全抽取模式如果表的数据量较小,则可以采取全表抽取方式,以TRUNCATE/INSERT方式进行数据抽取. 基于时间戳的抽取模式如果源数据表是不可更新的数据(如大多数事务处理数据)或者是不可删除数据(只能失效历史记录的情况),则根据变更时间戳,抽取最新变更的数据进行同步. 日志分析如果没有更新时间戳,或者源数据存在删除的情况,则可以进行日志分析,来执行最新数据变更的同步. 说明:时间戳的方式如果要处理删除

前文介绍了DedeCMS栏目列表页实现完美分页的方法,避免了大部分重复栏目标题对搜索引擎的影响,对SEO更有利.今天,分享一下DedeCMS数据负载性能优化的方法. 接触织梦也有三年多时间了,对它可谓是又爱又恨.它的模板简单易用,标签调用更是灵活,二次开发也非常方便.可是,站点数据庞大起来的时候(30多 万条),后台就会变得异常缓慢,生成HTML也很吃力,毫不夸张的说,头发都等白了.这不禁让我对DedeCMS数据负载性能产生了置疑? 查阅了相关资料,结合自身站点实际,还是总结出了一套不错的Ded

插入 单行插入 1.insert into 表名 values(col1_value,col2_value,...); 每个列必须提供一个值,如果没有值,要提供NULL值 每个列必须与它在表中定义的次序相同 2.insert into 表名(col1,col2...) values(col1_value,col2_value...); values必须与指定的列名次序匹配,不一定按照列在表中的实际出现的次序,即使表结构改变也能正常的工作 注意 如果表的定义允许,在插入时可以省略某些列,表的定义应

使用Django.core.cache操作Memcached导致性能不稳定的分析过程 最近测试一项目,用到了Nginx缓存服务,那可真是快啊!2Gb带宽都轻易耗尽. 不过Api接口无法简单使用Nginx缓存,使用Memcached作二级缓存.但发现性能非常之不稳定,最终发现问题出在Memcached上.大压力时Memcached无法连接,即使使用Telnet也连接超时/连接被拒绝. 与开发沟通后发现用的django.core.cache操作Memcached,于是要求使用其它库取代,选中pyth

将数据存储在Amazon S3中可带来很多好处,包括规模.可靠性.成本效率等方面.最重要的是,你可以利用Amazon EMR中的Apache Spark,Hive和Presto之类的开源工具来处理和分析数据. 尽管这些工具功能强大,但是在处理需要进行增量数据处理以及记录级别插入,更新和删除场景时,仍然非常具有挑战. 与客户交谈时,我们发现有些场景需要处理对单条记录的增量更新,例如: 遵守数据隐私法规,在该法规中,用户选择忘记或更改应用程序对数据使用方式的协议. 使用流数据,当你必须要处理特定的数

ElasticSearch中的JVM性能调优 前一段时间被人问了个问题:在使用ES的过程中有没有做过什么JVM调优措施? 在我搭建ES集群过程中,参照important-settings官方文档来的,并没有对JVM参数做过多的调整.但谈到JVM配置参数,少不了操作系统层面上的一些配置参数,比如 page cache 和文件描述符的个数:(/etc/security/limits.conf).另外ES jvm.options配置文件也针对JVM参数做了一些优化,这里简要介绍一下ElasticSea

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InnoDB存储架构 从这张图可以看到,InnoDB存储结构主要包括两部分:逻辑存储结构和物理存储结构. 逻辑上是由表空间tablespace -> 段segment或者inode -> 区Extent -->数据页Page构成,Innodb逻辑管理单位是segment,空间分配的最小单位是extent,每个segment都会从表空间FREE_PAGE中分配32个page,当这32个page不够用时,会按照以下原则进行扩展:如果当前小于1个extent,则扩展到1个extent:当表空间