经过一段时间运行,es的索引已经达到数十G以上.es采用mmap的方式将索引文件映射到内存中,随着检索的次数增加,越来越多的数据被操作系统读入到内存中.这部分内存位于系统中,但是又不归es管理,也就是和jvm配置的堆内存大小无关. 结果就是导致es总的内存不断增长. 解决该问题的办法是修改es的存储方式,配置参数index.store.type由mmap改成niofs.niofs的性能也很好,对检索的性能影响并不大,并且能够有效的控制内存增长.可以认为这是一种按需读取数据的方式,读取的数据主要在

摘要   接触ElasticSearch已经有一段了.在这期间,遇到很多问题,但在最后自己的不断探索下解决了这些问题.看到网上或多或少的都有一些介绍ElasticSearch相关知识的文档,但个人觉得都不是很全面.因此就有了写ElasticSearch开发教程的想法,将学习到的技术经验分享出来,帮助更多需要的朋友,也希望借此认识同行的朋友,共同交流,共同进步! 系列文章的总括 下面将对即将推出的ElasticSearch开发系列连载教程做简单的说明.教程主要是面向有一定Java编程基础的朋友,不

Elasticsearch 5.0 关于term query和match query的认识 一.基本情况 前言:term query和match query牵扯的东西比较多,例如分词器.mapping.倒排索引等.我结合官方文档中的一个实例,谈谈自己对此处的理解 string类型在es5.*分为text和keyword.text是要被分词的,整个字符串根据一定规则分解成一个个小写的term,keyword类似es2.3中not_analyzed的情况. string数据put到elasticse

Elasticsearch 查询语言(Query DSL)认识(一) 一.基本认识 查询子句的行为取决于 query context filter context 也就是执行的是查询(query)还是过滤(filter) query context 描述的是:被搜索的文档和查询子句的匹配程度 filter context 描述的是: 被搜索的文档和查询子句是否匹配 一个是匹配程度问题,一个是是否匹配的问题 二.实例 导入数据 bank account data download 将数据导入到el

Ubuntu 14.04中Elasticsearch集群配置 前言:本文可用于elasticsearch集群搭建参考.细分为elasticsearch.yml配置和系统配置 达到的目的:各台机器配置成功,可以达到如下效果: elasticsearch节点组成集群,对外来看俨如一台机器 elasticsearch节点的内存得到优化调整 一. elasticsearch.yml配置 network.host: "172.16.0.4" #这里可以是内网ip.机器名 bootstrap.ml

之前我们所有的查询都属于命令行查询,但是不利于复杂的查询,而且一般在项目开发中不使用命令行查询方式,只有在调试测试时使用简单命令行查询,但是,如果想要善用搜索,我们必须使用请求体查询(request body search)API.之所以这么称呼,是因为大多数的参数以JSON格式所容纳而非查询字符串.请求体查询,并不仅仅用来处理查询,而且还可以高亮返回结果中的片段,并且给出帮助你的用户找寻最好结果的相关数据建议. 空查询 我们以最简单的search API开始,空查询将会返回索引中所有的文档.

在ElasticSearch中,存入文档的内容类似于传统数据每个字段一样,都会有一个指定的属性,为了能够把日期字段处理成日期,把数字字段处理成数字,把字符串字段处理成字符串值,Elasticsearch需要知道每个字段里面都包含了什么类型.这些类型和字段的信息存储(包含)在映射(mapping)中. 核心简单字段类型 Elasticsearch支持以下简单字段类型: String:string(弃用), text, keyword(ElasticSearch 5.0开始支持,先以string介绍

一. es安装相关1.elasticsearch安装  运行http://localhost:9200/2.head插件3.bigdesk插件安装(安装细节百度:windows elasticsearch 安装,有详细内容) 二. es插件相关http://www.searchtech.pro/elasticsearch-plugins (es 插件大全)https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik (ik 项目)https://githu

先说说需求的背景,由于业务数据都在Oracle数据库中,想要对它进行数据的分析会非常非常慢,用传统的数据仓库-->数据集市这种方式,集市层表会非常大,查询的时候如果再做一些group的操作,一个访问需要一分钟甚至更久才能响应. 为了解决这个问题,就想把业务库的数据迁移到Elasticsearch中,然后针对es再去做聚合查询. 问题来了,数据库中的数据量很大,如何导入到ES中呢? Logstash JDBC Logstash提供了一款JDBC的插件,可以在里面写sql语句,自动查询然后导入到ES

如果直接使用Elasticsearch的朋友在处理中文内容的搜索时,肯定会遇到很尴尬的问题--中文词语被分成了一个一个的汉字,当用Kibana作图的时候,按照term来分组,结果一个汉字被分成了一组. 这是因为使用了Elasticsearch中默认的标准分词器,这个分词器在处理中文的时候会把中文单词切分成一个一个的汉字,因此引入中文的分词器就能解决这个问题. 本篇文章按照下面的内容进行描述: 分词器的作用 安装IK 简单的测试 模拟测试 安装elasticsearch-analysis-piny

想给es 安装一个ik 的插件, 我的es 是 2.4.0, 下载了一个版本是 1.9.5, [2016-10-09 16:56:26,248][INFO ][node ] [node-2] initializing ... [2016-10-09 16:56:27,309][ERROR][bootstrap ] Exception java.lang.IllegalArgumentException: Plugin [analysis-ik] is incompatible with Elas

在windows上安装Elasticsearch Elasticsearch可以使用.zip软件包安装在Windows上. elasticsearch-service.bat命令,它将设置Elasticsearch作为服务运行. Elasticsearch的最新稳定版在Download Elasticsearch下载,其他的版本在Past Releases page下载. NOTE: Elasticsearch需要java8或者更高的java版本. 可以使用official Oracle dis

空搜索: GET /_search hits: total 总数 hits 前10条数据 hits 数组中的每个结果都包含_index._type和文档的_id字段,被加入到_source字段中这意味着在搜索结果中我们将可以直接使用全部文档. 每个节点都有一个_score字段,这是相关性得分(relevance score),它衡量了文档与查询的匹配程度.默认的,返回的结果中关联性最大的文档排在首位:这意味着,它是按照_score降序排列的.没有指定任何查询,所以所有文档的相关性是一样的,因此所

学完ES分布式集群的工作原理以及一些基本的将数据放入索引然后检索它们的所有方法,我们可以继续学习在分布式系统中,每个分片的文档是被如何索引和查询的. 路由 首先,我们需要明白,文档和分片之间是如何匹配的,这就是路由.当你索引一个文档,它被存储在单独一个主分片上.Elasticsearch是如何知道文档属于哪个分片的呢?当你创建一个新文档,它是如何知道是应该存储在分片1还是分片2上的呢? 进程不能是随机的,因为我们将来要检索文档.事实上,它根据一个简单的算法决定: shard = hash(rou

前面主要学习了ElasticSearch分布式集群的存储过程中集群.节点和分片的知识(ElasticSearch 5学习(6)--分布式集群学习分享1),下面主要分享应对故障的一些实践. 应对故障 前面说了很多关于复制分片可以应对节点失效,很好保证集群的安全性,下面我们可以尝试杀掉第一个节点的进程,我们的集群变化成如下(所有的操作都是ElasticSearch自动处理): 我们杀掉的节点是一个主节点.一个集群必须要有一个主节点才能使其功能正常,所以集群做的第一件事就是各节点选举了一个新的主节点:

在使用中我们把文档存入ElasticSearch,但是如果能够了解ElasticSearch内部是如何存储的,将会对我们学习ElasticSearch有很清晰的认识.本文中的所使用的ElasticSearch集群环境,可以通过查看ElasticSearch 5学习(3)--单台服务器部署多个节点搭建学习. ElasticSearch用于构建高可用和可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展(vertical scale or scaling up))或者购买更多的服务器(横向扩展(

想要知道ElasticSearch是如何使用的,最快的方式就是通过一个简单的例子,第一个例子将会包括基本概念如索引.搜索.和聚合等,需求是关于公司管理员工的一些业务. 员工文档索引 业务首先需要存储员工数据.这将采取一个员工文档的形式:单个文档表示单个员工.在Elasticsearch中存储数据的行为称为索引,但是在索引文档之前,我们需要决定在哪里存储它. 在Elasticsearch中,文档属于某个类型,这些类型位于索引中.可以绘制一些(粗略)与传统关系数据库的对比: Relational D

一般情况下单台服务器只会部署一个ElasticSearch node,但是在学习过程中,很多情况下会需要实现ElasticSearch的分布式效果,所以需要启动多个节点,但是学习开发环境(不想开多个虚拟机实现多个服务器的效果),所以就想着在一台服务器上部署多个结点(下文以2个结点作为例子),两个节点分别称为实例一.二. 1.首先将elasticsearch-5.0.2文件夹再复制一份 # wuxiwei @ wuxiwei in ~/software $ cp -R elasticsearch-

Kibana是一个为 ElasticSearch 提供的数据分析的 Web 接口.可使用它对日志进行高效的搜索.可视化.分析等各种操作.Kibana目前最新的版本5.0.2,回顾一下Kibana 3和Kibana 4的界面. 下面的图展示的是Kibana 3的界面,所有的仪表盘直接放置主页. 下面的图展示的是Kibana 4的界面,和Kibana 3最大的区别是将原来的主体分成三个部分,分别是发现页.可视化.仪表盘. 下面是目前Kibana 5最新版本的界面.相比较Kibana 4除了界面的风格

安装准备: 安装Elasticsearch唯一的要求是安装官方新版的Java,包括对应的Jdk. 安装Elasticsearch 首先到官网下载最新版本的Elasticsearch压缩包. 可以使用命令,注意将最新的可用的下载链接填入: curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.0.2.zip unzip elasticsearch-5.0.2.zip cd elasticsea

CRUD(Create, Retrieve, Update, Delete)是数据库系统的四种基本操作,分别表示创建.查询.更改.删除,俗称"增删改查".Elasticsearch作为NoSQL数据库(虽然ES是为搜索引擎而生的,但我更愿意将其看作带有强大文本搜索功能的NoSQL). 以下说明基于Elasticsearch 2.4版本. Create 在默认情况下,ES的REST接口的端口号为9200,对接Java client的端口号为9300. Create操作为向index中索引