分片重要性 Es中所有数据均衡的存储在集群中各个节点的分片中,会影响ES的性能.安全和稳定性, 所以很有必要了解一下它. 分片是什么? 简单来讲就是咱们在ES中所有数据的文件块,也是数据的最小单元块,整个ES集群的核心就是对所有分片的分布.索引.负载.路由等达到惊人的速度 实列场景: 假设 IndexA 有2个分片,我们向 IndexA 中插入10条数据 (10个文档),那么这10条数据会尽可能平均的分为5条存储在第一个分片,剩下的5条会存储在另一个分片中. 和主流关系型数据库的表分区的概念有点

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

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-

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

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

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

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

在我们的实际部署中,我们的各个node(节点)的能力是不一样的.比如有的节点的计算能力比较强,而且配有高性能的存储,速度也比较快,同时我们可能有一些node的能力稍微差一点,比如计算能力及存储器的速度都比较差一点.针对这两种情况,我们其实可以把这两种节点用来做不同的用途:运算能力较强的节点可以用来做indexing(建立索引表格)的工作,而那些能力较差一点的节点,我们可以用来做搜索用途.我们可以把这两种节点分别叫做: hot node:用于支持索引并写入新文档 warm node:用于处理不太频

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己玩一玩,整个项目都是在Linux上跑的,所以安装步

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

 在Elasticsearch中,一般的查询都支持多索引.只有文档API或者别名API等不支持多索引操作,因此本篇就翻译一下多索引相关的内容. 首先,先插入几条数据: $ curl -XPOST localhost:9200/test1/test/1 -d '{"name":"test1"}' $ curl -XPOST localhost:9200/test1/test/2 -d '{"name":"test1"}' $ c

从第一章翻译Elasticsearch官方指南Controlling Relevance一章. 控制相关度(Controlling Relevance) 对于仅处理结构化数据(比方日期.数值和字符枚举值)的数据库,它们仅仅须要检查一份文档(在关系数据库中是一行)是否匹配查询就可以. 虽然布尔类型的YES|NO匹配也是全文搜索的一个必要组成.它们本身是不够的.我们还须要知道每份文档和查询之间的相关程度.全文搜索引擎不仅要找到匹配的文档,还须要依据相关度对它们进行排序. 全文搜索相关度的公式,或者被

目录 1 Lucene操作document的流程 1.1 添加document的流程 1.2 删除document的流程 2 优化写入流程 - 实现近实时搜索 2.1 流程的改进思路 2.2 设置refresh的间隔 3 优化写入流程 - 实现持久化变更 3.1 文档持久化到磁盘的流程 3.2 基于translog和commit point的数据恢复 4 优化写入流程 - 实现海量segment文件的归并 4.1 存在的问题 4.2 merge操作的流程 4.3 优化merge的配置项 4.4

为什么需要索引模板? 在实际工作中针对一批大量数据存储的时候需要使用多个索引库,如果手工指定每个索引库的配置信息(settings和mappings)的话就很麻烦了. 所以,这个时候,就存在创建索引模板的必要了!!1 索引可使用预定义的模板进行创建,这个模板称作Index templates.模板设置包括settings和mappings,通过模式匹配的方式使得多个索引重用一个模板. 更多,请见 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/refe

[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

elasticsearch的重要概念 我们可以把elasticsearch当做数据库来理解: index:索引库名称,相当于关系型数据库中的表名,一个elasticsearch集群中可以有多个索引库. type:索引库中索引数据类型,为索引类型,是用来区分同索引库下不同类型的数据的,一个索引库下可以有多个索引类型. id:索引库中索引数据主键,唯一. 创建json document elasticsearch有多种创建json document的方式 1. 手写,比如 String json =

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