因为ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.Lucene的索引有个难以克服的限制,导致Elasticsearch的单个分片存在最大文档数量限制,一个索引分片的最大文档数量是20亿.亲测.

搜索引擎 升级 Elasticsearch 集群数量实战记录 现在线上有一个elasticsearch集群搜索服务有三台elasticsearch实例(es1.es2.es3),打算将其升级为5台(增加es4.es5).这篇文章主要是对整个操作的过程记录,以及出现的问题总结,包括移动数据量所需要的时间.因为,一开始由于不知道线上数据量全部分配完需要多少时间,如果从凌晨开始操作,到早上8点都还没有同步完,这样会影响到白天线上业务的正常使用. 准备阶段 线上es集群使用的是阿里云服务器,copy其中

全文检索的应用越来越广泛,几乎成了互联网应用的标配,商品搜索.日志分析.历史数据归档等等,各种场景都会涉及到大批量的数据,在全文检索方面,方案无外乎Lucene.Solr.Elasticsearch三种应用的较为广泛.es.solr的底层都依托于Lucene,但es比solr学习成本更低,由于其提供的RESTful API简单快捷,对互联网应用开发而言更是如虎添翼. 下面结合以实际案例,通过Java API的形式操作es数据集. 框架选型基础是Spring Boot + Spring-data-

<pre name="code" class="html">Elasticsearch 单模式下API的增删改查操作 http://192.168.32.80:9200/library/ PUT {"settings":{"index":{"number_of_shards":5,"number_of_replicas":1}}} 可以通过GET带商参数settings可以获

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

在使用Eleasticsearch进行索引维护的过程中,如果你的应用场景需要频繁的大批量的索引写入,再使用上篇中提到的维护方法的话显然效率是低下的,此时推荐使用bulkIndex来提升效率.批写入数据块的大小取决于你的数据集及集群的配置. 下面我们以Spring Boot结合Elasticsearch创建一个示例项目,从基本的pom配置开始 <dependency>    <groupId>com.google.code.gson</groupId>    <ar

先建表 CREATE TABLE `menu_employee` ( `Id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键,无实际意义', `employee_pid` int(5) DEFAULT NULL COMMENT '父节点序号,通常是部门的序号,可是已有例外,没有组的员工', `employee_id` int(5) DEFAULT NULL COMMENT '员工序号,对应的部门序号+员工序号', `employee_name` va

ElasticSearch+Kibana 索引操作 一 前言 ElasticiSearch 简介 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 因为在工作的项目中有使用到所以写下相关的内容,并附带源码 感兴趣的朋友可以自

参考文档:https://es.xiaoleilu.com/010_Intro/00_README.html 一.索引操作 1.查看当前节点的所有的index 查看当前节点的所有的index [root@es1 ~]# curl -X GET 'http://10.87.6.2:9200/_cat/indices?v' health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size green

近发现elasticsearch近期索引文件大的吓人,清理了下之前的索引文件,发现服务器性能大大的减轻了一半,想一直保留近一个月的索引文件,但是又不想每个月手动清楚,在此写了一个小脚本 查询索引: curl -XGET 'http://127.0.0.1:9200/_cat/indices/?v' 一. 手动删除 rm -rf *--* 二.api删除 curl -XDELETE 'http://127.0.0.1:9200/logstash-2016-07-*' 清理掉了所有 3月份的索引文件

0x00 ElasticSearch的索引和MySQL的索引方式对比 Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤.特别是它对多条件的过滤支持非常好,比如年龄在18和30之间,性别为女性这样的组合查询. 倒排索引很多地方都有介绍,但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里?到底为什么快呢? 笼统的来说,b-tree索引是为写入优化的索引结构.当我们不需要支持快速的更新的时候,可以用预先排序等方式换取更小的存储空间,更快的检索速度等好处,其代价就是更新

如果elasticsearch删除索引报错 curl -X DELETE 'http://10.73.26.66:9200/httpd-34-2017.08.15' {"error":{"root_cause":[{"type":"illegal_argument_exception","reason":"text is empty"}],"type":"i

elasticsearch 单节点搭建与爬坑记录   prepare   虚拟机或者云服务器(这里用的是阿里云ECS) linux---centos7 安装完毕的jdk 相应的安装包(在https://www.cnblogs.com/G-Aurora/p/13099459.html中有快速下载的镜像站) ps.下文主要指出主要注意的地方,步骤按照标注的数字来即可(编写此文时使用的是市面上多数新版参考书所使用的Elasticsearch5.x版)   用户组 首先需要高度关注的是文件夹的"归属&q

一.简介 在ElasticSearch里没有专门的数组类型,任何一个字段都可以有零个和多个值.当字段值的个数大于1时,字段类型就变成了数组. 下面以视频数据为例,介绍ElasticSearch如何索引数组数据,以及如何检索数组中的字段值. 测试视频数据格式如下: { "media_id": 88992211, "tags": ["电影","科技","恐怖","电竞"] } media_i

ElasticSearch索引重建 ElasticSearch索引一旦建立,便不可修改索引字段类型(允许增加或者删除该字段) 例如从Integer类型修改为long类型,这是不被允许的,错误信息如下: 1 { 2 "error" : { 3 "root_cause" : [ 4 { 5 "type" : "illegal_argument_exception", 6 "reason" : "map

ElasticSearch索引 ElasticSearch 是一个分布式可扩展的实时搜索引擎,它建立在开源搜索引擎框架Apache Lucene基础上.ElasticSearch 不但包括了全文搜索功能,还支持一下特性:1.分布式实时文件存储,将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索:2.实时分析的分布式搜索引擎:3.可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据: 1.与ElasticSearch 通信 Java API 如果使用Java,ElasticSearch(简写ES) 内置

前言 这篇文章详细介绍了如何创建索引和某个类型的映射. 下文中[address]指代elasticsearch服务器访问地址(http://localhost:9200). 1       创建索引 1.1     简单创建语句 curl -XPUT [address]/blog 1.2     带参数的创建语句 curl -XPUT [address]/blog/ -d '{ "settings":{ "number_of_shards":1,     //设置分

[背景信息] ES一直以来对于已经创建好的索引的分片是不可以进行分割的,简单的说,当你创建了一个索引,并指定了number_of_shards为2,当随着数据量的不断增大,是无法将索引的shard扩充为4个或者8个的,当然,你可以通过重新创建索引,这个的前提是你的数据关联性并不大,业务上允许出现多个索引存在的场景. 在ES6.1版本之后,支持了索引shard的切分,与其说是支持了切分,不如说是提供了一个接口,将原有的数据可以快速复制到新的索引下,并保持数据结构的不变,仅仅是增加了索引分片. [使

前言 创建索引的时候,我们通过Mapping 映射定义好索引的基本结构信息,接下来我们肯定需要往 ES 里面新增业务文档数据了,例如用户,日志等业务数据.新增的业务数据,我们根据 Mapping 来生成对应的倒排索引信息 . 我们一直说,Elasticsearch是一个基于Apache Lucene 的开源搜索引擎.Elasticsearch的搜索高效的原因并不是像Redis那样重依赖内存的,而是通过建立特殊的索引数据结构--倒排索引实现的.由于它的使用场景:处理PB级结构化或非结构化数据,数据

查看单节点Elasticsearch健康状态 使用head插件查看集群状态 从上面截图可以看出存在5个unassigned的分片,新建索引blog5的时候,分片数为5,副本数为1,新建之后集群状态成为yellow,其根本原因是因为集群存在没有启用的副本分片,我们先来看一下官网给出的副本分片的介绍: 副本分片的主要目的就是为了故障转移,正如在 集群内的原理 中讨论的:如果持有主分片的节点挂掉了,一个副本分片就会晋升为主分片的角色. 那么可以看出来副本分片和主分片是不能放到一个节点上面的,可是在只有