应用背景: 1.当你的数据量过大,而你的索引最初创建的分片数量不足,导致数据入库较慢的情况,此时需要扩大分片的数量,此时可以尝试使用Reindex. 2.当数据的mapping需要修改,但是大量的数据已经导入到索引中了,重新导入数据到新的索引太耗时:但是在ES中,一个字段的mapping在定义并且导入数据之后是不能再修改的, 所以这种情况下也可以考虑尝试使用Reindex. Reindex: ES提供了_reindex这个API.相对于我们重新导入数据肯定会快不少,实测速度大概是bulk导入数据

导出数据库备份文件 1. 备份服务器数据,采用并行方式,加快备份速度(文件日期根据具体操作日期修改) expdp jhpt/XXXX directory=databackup dumpfile=dpfile_201511271500_%U.dmp filesize=5G parallel=8 compression=all 导出为多个文件,最大一个文件5g. 4. 执行导入脚本,进行数据库导入,排除索引和主键(文件日期根据导出文件修改) impdp jhpt/XXX directory=data

MSSQL数据导出到MYSQL 花了一天时间把MSSQL里的数据导出到MYSQL, 好麻烦,二个数据库都是阿里云买的云服务器. 先上阿里云控制面板,备份下MSSQL数据库,下载备份下来,在本地电脑上还原 2.本地MSSQL数据库上执行select * into aaa from order where createtime>='2018-11-12 00:00:00' and createtime<='2018-11-13 00:00:00', 把一天的数据导出到新表aaa中,其中aaa是不存

一.视图 1.1 简介 Hive 中的视图和 RDBMS 中视图的概念一致,都是一组数据的逻辑表示,本质上就是一条 SELECT 语句的结果集.视图是纯粹的逻辑对象,没有关联的存储 (Hive 3.0.0 引入的物化视图除外),当查询引用视图时,Hive 可以将视图的定义与查询结合起来,例如将查询中的过滤器推送到视图中. 1.2 创建视图 CREATE VIEW [IF NOT EXISTS] [db_name.]view_name -- 视图名称 [(column_name [COMMENT

没有索引时mysql是如何查询到数据的 索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索

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

目录 1 创建document 1.1 创建时手动指定id 1.2 创建时自动生成id 2 查看document 2.1 根据id查询文档 2.2 通过_source字段控制查询结果 3 修改document 3.1 全量替换document 3.2 强制创建document 4 删除document 说在前面: 本文的所有演示, 都是基于Elasticsearch 6.6.10进行的, 不同的版本可能存在API发生修改.不支持的情况, 还请注意. 1 创建document 1.1 创建时手动指

暂时没有找到直接 导出到 mysql 数据库的工具 或者项目 目前实现思路: 使用 elasticdump  工具 实现 从 es 数据 导出到 json 文件 ,然后 使用 脚本程序 操作 改 json 文件 实现 导入到MySQL 数据 具体内容如下: 安装elasticdump 1 npm install elasticdump -g elasticdump 全局安装 2 从 github 下载 对应的版本  比如 2.4.* 具体参考 https://www.npmjs.com/pack

es集群迁移,大规模迁移过程中,比如我们以当天时间做索引,在新的es集群会存在和老的es集群一样的索引文件名,这个时候用snapshot恢复数据会出现冲突问题.这里我们可以用reindex api来解决: 这里有两种方式使用 1.先在原来的es集群将迁移当天的索引文件名reindex,然后做快照,然后用快照恢复重命名的快照,然后重新reindex恢复 2.先在原来的es集群做快照,然后在新es集群做当日索引文件reindex,然后删除新生成的索引文件,然后从snapshot恢复当日索引文件,然后

背景知识见链接:elasticsearch备份与恢复3_使用ES-Hadoop将HDFS数据写入Elasticsearch中 项目参考<Elasticsearch集成Hadoop最佳实践>的tweets2HdfsMapper项目 项目源码:https://gitee.com/constfafa/ESToHDFS.git 开发过程: 1. 先在kibana中查看下索引的信息   "hits": [   {   "_index": "xxx-wor

从es将数据导出分两步: 查询大量数据 将数据生成文件并下载 本篇主要是将第二步,第一步在<es实战之查询大量数据>中已讲述. csv vs excel excel2003不能超过65536, excel2007及以上版本支持1048576条数据.excel支持的数据量有限,并且生生成文件的速度比较慢. csv具有支持写入量大,文件较小的优点. 故选择csv作为导出文件类型. 导出文件的几种方式: 将数据从es中查询出来,在这个大前提下,对比导出文件的速度. 由前端处理 直接将数据返回给前端,

实际生产,对于文档的操作,偶尔会遇到这种问题: 某一个字段的类型不符合后期的业务了,但是当前的索引已经创建了,我们知道es在字段的mapping建立后就不可再次修改mapping的值 比如: 1): PUT articles1{      "settings":{           "number_of_shards":3,           "number_of_replicas":1     },      "mappings&

背景 项目中已提供海量日志数据的多维实时查询,客户提出新需求:将数据导出. 将数据导出分两步: 查询大量数据 将数据生成文件并下载 本文主要探讨第一步,在es中查询大量数据或者说查询大数据集. es支持的查询数量 es默认支持的查询数量或者说查询深度是10,000. 可以动态修改max_result_window这个参数的设置,默认为10,000. PUT xz-logs/_settings?preserve_existing=true { "index.max_result_window&qu

Heka 的参数配置跟Elasticsearch的参数没有关系,Heka只负责按照配置发送数据,所以索引的优化主要在 Elaticsearch端来完成. 下面是Elasticsearch的一些相关概念和知识点: 一些概念 在Elasticsearch中,文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于索引(index)中,我们可以画一些简单的对比图来类比传统关系型数据库: Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns

1.问题引出 以下两个导出问题来自Elastic中文社区. 问题1.kibana怎么导出查询数据? 问题2:elasticsearch数据导出 就像数据库数据导出一样,elasticsearch可以么? 或者找到它磁盘上存放数据的位置,拷贝出来,放到另一个es服务器上或者转成自己要的数据格式? 实际业务实战中,大家或多或少的都会遇到导入.导出问题. 根据数据源的不同,基本可以借助: 1.程序写入 2.数据同步 logstash/flume/cana/es_hadoopl等来实现关系型数据库(如:

0x00 问题引出 以下两个导出问题来自Elastic中文社区. 问题1.kibana怎么导出查询数据?问题2:elasticsearch数据导出就像数据库数据导出一样,elasticsearch可以么?或者找到它磁盘上存放数据的位置,拷贝出来,放到另一个es服务器上或者转成自己要的数据格式? 实际业务实战中,大家或多或少的都会遇到导入.导出问题.根据数据源的不同,基本可以借助: 1.程序写入 2.数据同步 logstash/flume/cana/es_hadoopl等来实现关系型数据库(如:O

一.导出模式(三种模式)及命令格式 1. 全库模式 exp 用户名/密码@网络服务名 full=y file=路径\文件名.dmp log=路径\文件名.log 2. 用户模式(一般情况下采用此模式) exp 用户名/密码@网络服务名 owners=(用户1,用户2,用户3,…) file=路径\文件名.dmp log=路径\文件名.log 3. 表模式 exp 用户名/密码@网络服务名 tables=(表名1,表名2,表名3,…)file=路径\文件名.dmp log=路径\文件名.log 4

转载:http://quweiprotoss.wap.blog.163.com/ Push data to Solr or have Solr pull it 尽管一个应用通过HTTP方式与Solr通信,并不意味着它需要将文档通过HTTP发送给Solr.Solr支持一种它称为remote streaming的方式,这种方式需要提供给它一个URL,它可以是一个HTTP URL,但一般它是一个基于文件系统的URL,基于文件系统的URL,可以在数据已经在Solr所在的本机或是在网络驱动中时可以使用.这

一.sphinx增量索引的设置    数据库中的已有数据很大,又不断有新数据加入到数据库中,也希望能够检索到.全部重新建立索引很消耗资源,因为我们需要更新的数据相比较而言很少.例如.原来的数据有几百万条,而新增的只是几千条.这样就可以使用“主索引+增量索引”的模式来实现近乎实时更新的功能. 这个模式实现的基本原理是设置两个数据源和两个索引,为那些基本不更新的数据建立主索引,而对于那些新 增的数据建立增量索引.主索引的更新频率可以设置的长一些(例如设置在每天的午夜进行),而增量索引的更新频率,我们

1.首先在项目中添加引用

Java使用POI实现数据导出excel报表 在上篇文章中,我们简单介绍了java读取word,excel和pdf文档内容 ,但在实际开发中,我们用到最多的是把数据库中数据导出excel报表形式.不仅仅简单的读取office中的数据.尤其是在生产管理或者财务系统中用的非常普遍,因为这些系统经常要做一些报表打印的工作.而数据导出的格式一般是EXCEL或者PDF .所以今天我们来简单看一下利用Apache  POI实现数据库中数据导出excel报表.在java中有很多实现数据导出excel报表的第三