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

1.#获取当前索引 # curl -u elastic:changeme 'localhost:9200/_cat/indices?v' 2. #删除指定索引    # curl -XDELETE -u elastic:changeme http://localhost:9200/acc-apply-2018.08.09    {"acknowledged":true}  3.#删除多个指定索引,中间用逗号隔开    # curl -XDELETE -u elastic:changem

背景 之前公司小王在工作中清理elasticSearch 索引,不小心使用脚本清空了最近使用的重要索引,导致开发无法准确的进行定位生产问题,造成了很大困扰. 当时我们的生产环境中是这样配置日志系统的:服务器 -> filebeat -> kakfa -> logstash -> elasticsearch -> kibana 页面.其中在缓存配置中我们配置了kafka集群. es 数据丢失之后,我们考虑使用拉去kafka 集群中的存储的消息,让它重新消费一边,更换消费组,从头

Elasticsearch部署建议 1. 选择合理的硬件配置:尽可能使用 SSD Elasticsearch 最大的瓶颈往往是磁盘读写性能,尤其是随机读取性能.使用SSD(PCI-E接口SSD卡/SATA接口SSD盘)通常比机械硬盘(SATA盘/SAS盘)查询速度快5~10倍,写入性能提升不明显. 对于文档检索类查询性能要求较高的场景,建议考虑 SSD 作为存储,同时按照 1:10 的比例配置内存和硬盘.对于日志分析类查询并发要求较低的场景,可以考虑采用机械硬盘作为存储,同时按照 1:50 的比

公司ELK系统目前的设置是每月自动将日志信息记录至新的索引中,将日志数据按月分索引保存,在扩展的ELK架构中,利Logstash对接rabbitmq,获取日志消息,自动持久化至Elasticsearch.而Elasticsearch存在一个关键问题就是索引的设置及字段的属性指定,最常见的问题就是,某个字段我们并不希望ES对其进行分词,但如果使用自动模板创建索引,那么默认是所有string类型的字段都会被分词的,因此必须要显式指定字段的not_analyzed属性,其它的比如控制索引的备份数,分片

目录 返回目录:http://www.cnblogs.com/hanyinglong/p/5464604.html 1.Elasticsearch索引说明 a. 通过上面几篇博客已经将Elasticsearch的安装配置以及基本概念和通信方式基本了解了,当了解完这些内容之后,继而就可以去使用它,学习它,也应用在项目中,从这篇博客开始将使用一个简单的教程来学习Elasticsearch,通过此教程,希望可以让大家对Elasticsearch能做的事以及易用程度有了解并且可以使用它,至于更加深层次的

1:ElasticSearch的查询过程 2:由ES查询模式引起的深度分页问题 3:如何正确遍历索引中的数据 ElasticSearch的查询过程 es的数据查询分两步: 第一步是的结果是获取满足查询条件的,分布于各个shard上的_doc_id及对应_score: 第二步是根据第一步获取的所有的_doc_id,去各个shard上获取数据明细,合并返回客户端. 在第一步的查询中,es执行了一个类似map-reduce的查询模式:在各个shard上执行同样的查询,获取同样大小的数据(from+si

ElasticSearch是文档型数据库,索引(Index)定义了文档的逻辑存储和字段类型,每个索引可以包含多个文档类型,文档类型是文档的集合,文档以索引定义的逻辑存储模型,比如,指定分片和副本的数量,配置刷新频率,分配分析器等,存储在索引中的海量文档分布式存储在ElasticSearch集群中. ElasticSearch是基于Lucene框架的全文搜索引擎,将所有文档的信息写入到倒排索引(Inverted Index)的数据结构中,倒排索引建立的是索引中词和文档之间的映射关系,在倒排索引中,

列出所有索引 现在来看看我们的索引 GET /_cat/indices?v 响应 health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size yellow open .kibana XYZPR5XGQGWj8YlyZ1et_w .1kb .1kb 可以看到在集群中有一个索引 创建索引 现在让我们创建一个名叫"customer" 的索引,然后再次列出所有的索引 PUT /custom

在使用elasticsearch的时候,经常会遇到需要淘汰掉历史数据的场景. 为了方便数据淘汰,并使得数据管理更加灵活,我们经常会以时间为粒度建立索引,例如: 每个月建立一个索引:monthly-201709.monthly-201710.monthly-201711 每天建立一个索引:daily-20171015.daily-20171016.daily-20171017.daily-20171018 当不需要再继续使用历史数据的时候,我们就可以将索引删除,释放资源. 为了很好的支撑这个场景,

简介 脚本分2部分,1部分查找符合条件的索引名,2脚本调用1脚本,进行删除操作 脚本 查找符合条件的,默认大于30天 # coding:utf-8 __author__ = 'Jipu FANG' from elasticsearch import Elasticsearch import re import time import datetime now = time.localtime() data1 = datetime.datetime(now[0], now[1], now[2])

ElasticSearch index 剖析 在看ElasticSearch权威指南基础入门中关于:分片内部原理这一小节内容后,大致对ElasticSearch的索引.搜索底层实现有了一个初步的认识.记录一下在看文档的过程中碰到的问题以及我的理解.此外,在文章的末尾,还讨论分布式系统中的主从复制原理,以及采用这种副本复制方案带来的数据一致性问题. ElasticSearch index 操作背后发生了什么? 更具体地,就是执行PUT操作向ElasticSearch添加一篇文档时,底层发生的一系列

在shell中使用*来对文件名进行通配扩展,在Perl中也同样支持文件名通配.而且perl中的glob通配方式和shell的通配方式完全一致,实际上perl的glob函数就是直接调用csh来通配的(如果不存在csh,则使用其它shell),也因此通配是一个效率较低的操作. glob通配函数 元字符 意义 -------------------------------- [] 字符类,匹配中括号中的任一字符.注: * 匹配任意个字符 ? 匹配任意单个字符,注意,不匹配0个 ~ 匹配家目录 注意:

在使用elasticsearch的时候,经常会遇到需要淘汰掉历史数据的场景. 为了方便数据淘汰,并使得数据管理更加灵活,我们经常会以时间为粒度建立索引,例如: 每个月建立一个索引:monthly-201709.monthly-201710.monthly-201711 每天建立一个索引:daily-20171015.daily-20171016.daily-20171017.daily-20171018 当不需要再继续使用历史数据的时候,我们就可以将索引删除,释放资源. 为了很好的支撑这个场景,

备份脚本 es_backup.sh : #!/bin/bash#备份昨天数据,删除30天前索引 host=`hostname`address="xxx@xxx.com" es_user=$1 es_passwd=$2 #获取昨天日期(备份使用) date_yesterday=`date -d "-1 day" +%Y.%m.%d` #获取当前时间戳 date_now=`date +%s` #获取一个月前的日期 date_month_ago=`date -d@$[ $

简介 索引是具有相同结构的文档集合.在Elasticsearch中索引是个非常重要的内容,对Elasticsearch的大部分操作都是基于索引来完成的.同时索引可以类比关系型数据库Mysql中的数据库database 创建索引 创建索引的时候可以通过修改number of shards和 number of replicas参数的数量来修改分片和副本的数量.在默认的情况下分片的数量是5个,副本的数量是1个 例如创建三个主分片两个副本分片的索引 PUT /secisland { "settings

目录 1. elasticsearch如何实现搜索 1.1 搜索实例 1.2 es中数据的类型 1.3 倒排索引 1.4 分析与分析器 1.4.1 什么是分析器 1.4.2 内置分析器种类 1.4.3 分析行为(开篇实例解答) 1.4.4 测试分析器 1.4.5 指定分析器 1.5 映射 1.5.1 简单核心域类型 1.5.2 复杂核心域类型 2. 索引 2.1 什么是索引 2.2 创建一个默认配置的索引 2.3 索引的设置(settings部分) 2.4 索引的映射配置(mappings部分)

项目中数据库根据月份水平划分,由于没有用数据库中间件,没办法一下查询所有订单信息,所有用Elasticsearch做订单检索. Elasticsearch索引和数据库分片同步,也是根据月份来建立索引. 思路: 建立索引时用“order_yyyyMM”命名: 为这些订单索引建立别名“order”: 写数据时把数据写到对应的月份索引,读时根据别名读取,就可以查询到所有订单数据: 对索引分片也可以根据业务灵活的删除老数据. 具体实现需要用到模板, template可以修改索引的默认配置.我们以下面这个

ID选择器 ID(IDentity)是编号的意思,一般指定标签在HTML文档中的唯一编号.ID选择器和标签选择器.类选择器的作用范围不同. ID选择器仅仅定义一个对下对象的样式,而标签选择器和类选择器可以定义多个对象的样式. ID选择器以#号作为前缀,然后是一个自定义的ID名,用法如图所示 示例: <!doctype html> <html> <head> <style type="text/css"> #box{/*ID样式*/ bac

原文:Elasticsearch入门教程(三):Elasticsearch索引&映射 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/79213163 索引概念简介 通常说的索引有两种词性,名称和动词. 动词索引indexing,索引一个文档,表示把一个文档存储到索引Index里,可以用来查询和检索,es采用倒排索引 名词索引index,

背景 项目中使用的老的索引,由于数据冗余,会想影响性能.因此需要重新建立索引,但是这样必然需要更新服务中的索引名称,然后重新启动服务,可能会对服务的使用者产生一定的影响.因此,调研了Elasticsearch的索引别名,来解决这个问题. 简介 索引别名就像一个快捷方式或软连接,可以指向一个或多个索引,也可以给任何一个需要索引名的API来使用.别名 带给我们极大的灵活性,我们可以使用索引别名实现以下功能: 在运行的集群中可以无缝的从一个索引切换到另一个索引 给多个索引分组 (例如, last_th