在前面的演示中,我们都是基于一次http查询,每次查询都要建立http的三次握手请求,这样比较耗费性能!因此ES给我们提供了基本的批量查询功能,例如如下的查询,注意里面的index是可以任意指明的,不需要都一致 [01]批量查询之_mget操作,如下查询表示指定同时查询索引testdb下的两个type(job1和job2)里面的数据:注意我们可以在这里指定不同的索引,例如testdb1,testdb2;另外这里要指定doc关键词,表示我查询的是一个文档: [02]查询同一个index下面不同

Mget操作: 查询多个文档: curl -XGET 'http://192.168.1.151:9200/_mget' -d '{"docs": [{"_index": "library","_type": "books", "_id": "1"}, {"_index": "library","_type"

目录 返回目录:http://www.cnblogs.com/hanyinglong/p/5464604.html 1.Elasticsearch配置文件详解 a. 在上面博客中,我们已经安装并且成功配置了Elasticsearch以及部分插件,接下来我们就需要看看Elasticseach的配置文件的信息以及文档的一些说明. b.首先找到Elasticsearch的安装位置,跳转到elasticsearch的config文件夹下,在此文件夹下含有两个配置文件:elasticsearch.yml和

head 客户端可以很方便在上面创建索引,类型,文档,还有查询,使用它管理elasticsearch 提高效率. 在安装head 客户端之前必须安装node.js 环境,因为它是用node.js 编写的. node.js 安装 在/usr/local/src 下载 : wget https://npm.taobao.org/mirrors/node/v10.8.0/node-v10.8.0-linux-x64.tar.xz 解压 tar -xvf node-v10.8.0-linux-x64.t

Elasticsearch详解-续 Chandler_珏瑜  关注  7.6 2019.05.22 10:46* 字数 8366 阅读 675评论 4喜欢 25 5.3 性能调优  Elasticsearch的默认配置,是综合了数据可靠性.写入速度.搜索实时性等因素.实际使用时,我们需要根据公司要求,进行偏向性的优化. 5.3.1 写优化  假设我们的应用场景要求是,每秒300万的写入速度,每条500字节左右. 正对这种对于搜索性能要求不高,但是对写入要求较高的场景,我们需要尽可能的选择恰当写优

---恢复内容开始--- 这里我用以elasticsearch-5.3.2.kibana-5.3.0.logstash-5.3.0的版本为例: 1.创建elastic用户,这里elasticsearch.kibana.logstash都是在elastic用户下安装的 1)安装elasticsearch tar -zxf elasticsearch-5.3.2.tar.gz -C /usr/local cd /usr/local; mv elasticsearch-5.3.2 elasticsea

1.1 导言 如果你从来没使用过 Redis 数据库,那你肯定会问,为什么我们要学 Redis数据库,我只使用 MySQL 或 Oracle 就够了.其实 Redis 虽叫数据库,可又不是传统意义上的关系型数据库,Redis 是一个高性能的 Key-Value 数据库. 首先我们先来讲一下 Redis 的历史.Redis 其实是作者 Salvatore Sanfilippo 为了解决实际问题而创造出来的.当时作者 Salvatore 有这么一个需求,就是多个网站不断向服务器发送页面,而服务器需要

第三百六十三节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)的mget和bulk批量操作 注意:前面讲到的各种操作都是一次http请求操作一条数据,如果想要操作多条数据就会产生多次请求,所以就有了mget和bulk批量操作,mget和bulk批量操作是一次请求可以操作多条数据 1.mget批量操作(查询) 批量操作(同一个索引同一个表里的批量查询) 说明: #mget批量操作(同一个表里的批量查询) GET _mget { "docs":[

我这里, 再,创建一个zhouls2的索引库. [hadoop@master elasticsearch-]$ curl -XPUT 'http://master:9200/zhouls2/' {]$ [hadoop@master elasticsearch-]$ 得到 在新创建的索引库zhouls2里,添加一条数据进去. [hadoop@master elasticsearch-]$ curl -XPOST http://master:9200/zhouls2/user/1 -d '{"nam

mget批量查询 批量查询的好处就是一条一条的查询,比如说要查询100条数据,那么就要发送100次网络请求,这个开销还是很大的如果进行批量查询的话,查询100条数据,就只要发送1次网络请求,网络请求的性能开销缩减100倍 mget批量查询的语法 GET _mget { "docs":[ { "_index":"test_index", "_type":"test_type", }, { "_ind

1:一条数据是如何落地到对应的shard上的 当索引一个文档的时候,文档会被存储到一个主分片中. Elasticsearch 如何知道一个文档应该存放到哪个分片中呢? 首先这肯定不会是随机的,否则将来要获取文档的时候我们就不知道从何处寻找了.实际上,这个过程是根据下面这个算法决定的: shard = hash(routing) % number_of_primary_shards routing 是一个可变值,默认是文档的 _id ,也可以设置成一个自定义的值. routing 通过 hash

在今天的这个教程中,我们来着重讲解一下如何使用Elasticsearch中的copy来提高搜索的效率.比如在我们的搜索中,经常我们会遇到如下的文档: { "user" : "双榆树-张三", "message" : "今儿天气不错啊,出去转转去", "uid" : 2, "age" : 20, "city" : "北京", "provin

之前说过了针对单一文档的增删改查,基本也算是达到了一个基本数据库的功能.本篇主要描述的是多文档的查询,通过这个查询语法,可以根据多个文档的查询条件,返回多个文档集合. 更多内容可以参考我整理的ELK文档教程 multi Get 多字段查询可以设置多个文档查询条件,每个查询条件在结构上都比较类似: curl 'localhost:9200/_mget' -d '{ "docs" : [ { "_index" : "test", "_typ

一.批量查询  mget             GET /_mget {   "docs":[       {         "_index":"ecommerce",         "_type":"product",         "_id":1       },       {         "_index":"ecommerce"

注意:前面讲到的各种操作都是一次http请求操作一条数据,如果想要操作多条数据就会产生多次请求,所以就有了mget和bulk批量操作,mget和bulk批量操作是一次请求可以操作多条数据 1.mget批量操作(查询) 批量操作(同一个索引同一个表里的批量查询) 说明: #mget批量操作(同一个表里的批量查询) GET _mget { "docs":[ { "_index":"索引名称", "_type":"表名称&

1.批量查询的好处 就是一条一条的查询,比如说要查询100条数据,那么就要发送100次网络请求,这个开销还是很大的如果进行批量查询的话,查询100条数据,就只要发送1次网络请求,网络请求的性能开销缩减100倍 2.mget的语法 (1)一条一条的查询 GET /test_index/test_type/1 GET /test_index/test_type/2 (2)mget批量查询 GET /_mget { "docs" : [ { "_index" : &quo

测试数据 GET /library/books/1 { "_index": "library", "_type": "books", "_id": "1", "_version": 1, "found": true, "_source": { "title": "Elasticsearch:the

在Elasticsearch中,每一个文档都有一个版本号码.每当文档产生变化时(包括删除),_version就会增大.在<版本控制>中,我们将会详细讲解如何使用_version的数字来确认你的程序不会随意替换掉不想覆盖的数据. 自增ID 如果我们的数据中没有天然的标示符,我们可以让Elasticsearch为我们自动生成一个.请求的结构发生了变化:我们把PUT——“把文档存储在这个地址中”变量变成了POST——“把文档存储在这个地址下”. 这样一来,请求中就只包含 _index和_type了:

<读书报告 – Elasticsearch入门 > ' 第四章 分布式文件存储 这章的主要内容是理解数据如何在分布式系统中存储. 4.1 路由文档到分片 创建一个新文档时,它是如何确定应该存储在分片1还是分片2上的呢? 这个过程不是随机的,因为将来要检索文档.事实上,它根据一个简单的算法决定: shard = hash(routing) % number_of_primary_shards routing值是一个任意字符串,它默认是_id但也可以自定义.这个routing字符串通过哈希函数生成

前言 通过前面章节的了解,我们已经知道 Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎,它能让你以一个之前从未有过的速度和规模,去探索你的数据.它被用作全文检索.结构化搜索.分析以及这三个功能的组合. Elasticsearch 可以横向扩展至数百(甚至数千)的服务器节点,同时可以处理PB级数据. 虽然说 Elasticsearch 是分布式的,但是对于我们开发者来说并未过多的参与其中,我们只需启动对应数量的 ES 实例(即节点),并给它们分配相同的 cluster.name 让它们