前言 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_num = hash(_routing) % num_primary_shards 其中 _routing 是一个可变值,默认是文档的 _id 的值 ,也可以设置成一个自定义的值. _routing

1:es中的分页 一般搜索引擎中的分页都不会提供很大的页面查询,因为查询的页码越大,查询效率越低. 例子: 我们就先预想一下我们在搜索一个拥有5个主分片的索引.当我们请求第一页搜索的时 候,每个分片产生自己前十名,然后将它们返回给请求节点,然后这个节点会将50条 结果重新排序以产生最终的前十名. 现在想想一下我们想获得第1,000页,也就是第10,001到第10,010条结果,与之前同理, 每一个分片都会先产生自己的前10,010名,然后请求节点统一处理这50,050条结果 ,然后再丢弃掉其中的

大多数search API都是可以操作多个索引的,除了explain API. 当执行一个search API时,可以指定routing参数,去搜索特定的主分片及其副本分片.routing参数值可以是个以逗号分隔的字符串列表,这样es会搜索每个字符串对应的分片. 默认情况下,会以轮询方式把搜索请求发送到副本组中的某个分片,我们可以修改动态配置cluster.routing.use_adaptive_replica_selection为true,指定请求转发至最优.类似于nginx的负载均衡策略.

主要知识点 1.document路由到shard的理解及原理 2.路由算法:shard = hash(routing) % number_of_primary_shards 3.routing值(_id or custom routing value) 4.primary shard创建之后不可变的原因     一.document路由到shard理解及原理 在es中,一个index会被分片,一个index中存在很多document,这个document存放在不同的shardK ,而一个docu

由于线上elasticsearch集群数据量越来越大,优化已经已经是重中之重. 优化的方式有很多中,网上一大堆,自行百度. 优化方案中有个叫routing的方案是个需要熟悉业务日志才能使用.于是我就研究了routing方式. 网上有一大堆routing 的方法.但是大部分都是在mapping中加入_routing,required,path等参数工作的,但是我使用后发现有错误.如下: reason": Mapping definition for [_routing] has unsupport

目录 RabbitMQ学习总结 第一篇:理论篇 RabbitMQ学习总结 第二篇:快速入门HelloWorld RabbitMQ学习总结 第三篇:工作队列Work Queue RabbitMQ学习总结 第四篇:发布/订阅 Publish/Subscribe RabbitMQ学习总结 第五篇:路由Routing RabbitMQ学习总结 第六篇:Topic类型的exchange RabbitMQ学习总结 第七篇:RCP(远程过程调用协议) 上一篇中我们构建了一个简单的日志系统,我们可以把日志消息广

我们通常用用_cat API检测集群是否健康. 确保9200端口号可用: curl 'localhost:9200/_cat/health?v' 绿色表示一切正常, 黄色表示所有的数据可用但是部分副本还没有分配,红色表示部分数据因为某些原因不可用. 2.通过如下语句,我们可以获取集群的节点列表: curl 'localhost:9200/_cat/nodes?v' 3.通过如下语句,列出所有索引: curl 'localhost:9200/_cat/indices?v' 4.创建索引 现在我们创

上一篇文章使用的是Direct的Exchange,但是没有指定Queue的名字,这样只能是先运行Consumer之后,Producer在运行发消息Consumer才能收到,否则先运行Producer发送消息,在运行Consumer是收不到之前Producer发送的消息,因为Queue的名字像是这样的:amq.gen-X-XSTaseUmil42zrawBVsw都是临时,如果Consumer关闭之后,这个Queue就会自动被RabbitMQ删掉. 如果想创建可以先执行Producer的Direct

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?当我们创建文档时,它如何决定这个文档应当被存储在分片 1 还是分片 2 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公式决定的:shard_num = hash(routing) % number_of_primary_shardsrouting 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.

阅读目录: 背景 安装 查找.下载rpm包 .执行rpm包安装 配置elasticsearch专属账户和组 设置elasticsearch文件所有者 切换到elasticsearch专属账户测试能否成功启动 安装自启动elasticsearch servicewrapper包 下载elasticsearch servicewrapper 包 elasticsearch servicewrapper开源包的配置小bug servicewrapper安装 chkconfig -add 加入linux

对于提供全文检索的工具来说,索引时一个关键的过程——只有通过索引操作,才能对数据进行分析存储.创建倒排索引,从而让使用者查询到相关的信息. 本篇就ES的数据索引操作相关的内容展开: 更多内容参考:Elasticsearch资料汇总 索引操作 最简单的用法就是指定索引操作的index索引.type类型.ID(需要区分动词的索引和名次的索引),参考下面的例子: $ curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1' -d '{ "user"

前言 Elasticsearch可以支持全文检索,那么ES是以什么机制来支持的,这里索引就是一个重要的步骤,经过索引之后的文档才可以被分析存储.建立倒排索引.本篇就是以ES的数据检索操作来讨论的. 更多内容情参考:ELK教程 索引操作 ES索引可以根据指定的index和type进行增加或者更新文档,ID可以指定也可以不指定(index API为我们自动生成) curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1' -d '{ "user"

阅读目录: 背景 安装 查找.下载rpm包 .执行rpm包安装 配置elasticsearch专属账户和组 设置elasticsearch文件所有者 切换到elasticsearch专属账户测试能否成功启动 安装自启动elasticsearch servicewrapper包 下载elasticsearch servicewrapper 包 elasticsearch servicewrapper开源包的配置小bug servicewrapper安装 chkconfig -add 加入linux

上一篇 ES(1) 官网原地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/1.7/_cluster_health.html ES权威指南: http://es.xiaoleilu.com/ Elasticsearch是一个分布式的文档(document)存储引擎.它可以实时存储并检索复杂数据结构——序列化的JSON文档.换言说,一旦文档被存储在Elasticsearch中,它就可以在集群的任一节点上被检索. 当然,我们不仅需要

什么是时序索引? 其主要特点体现在两个方面, 一存,以时间为轴,数据只有增加,没有变更,并且必须包含timestamp(日期时间,名称随意)字段,其作用和意义要大于数据的id字段,常见的数据比如我们通常要记录的操作日志.用户行为日志.或股市行情数据.服务器CPU.内存.网络的使用率等: 二取,一定是以时间范围为第一过滤条件,然后是其它查询条件,比如近一天.一周.本月等等,然后在这个范围内进行二次过滤,比如性别或地域等,查询结果中比较关注的是每条数据和timestamp字段具体发生的时间点,而非i

一.生成document id 1.自动生成document id                 自动生成的id,长度为20个字符,URL安全,base64编码,GUID,分布式系统并行生成时不可能会发生冲突                                  语法:POST  /index/type POST /test_index/test_type {   "test_content": "my test" } 返回结果: {   "

学完本课题,你应达成如下目标: 掌握ES搜索API的规则.用法. 掌握各种查询用法 搜索API 搜索API 端点地址 GET /twitter/_search?q=user:kimchy GET /twitter/tweet,user/_search?q=user:kimchy GET /kimchy,elasticsearch/_search?q=tag:wow GET /_all/_search?q=tag:wow GET /_search?q=tag:wow 搜索的端点地址可以是多索引多m

第二十一讲! 1.上机动手实战演练基于_version进行乐观锁并发控制 (1)先构造一条数据出来 PUT /test_index/test_type/7{ "test_field": "test test"} (2)模拟两个客户端,都获取到了同一条数据 GET test_index/test_type/7 { "_index": "test_index", "_type": "test_type

ElasticSearch性能优化主要分为4个方面的优化. 一.服务器部署 二.服务器配置 三.数据结构优化 四.运行期优化 一.服务器部署 1.增加1-2台服务器,用于负载均衡节点 elasticSearch的配置文件中有2个参数:node.master和node.data.这两个参 数搭配使用时,能够帮助提供服务器性能. 1.1> node.master: false    node.data: true 该node服务器只作为一个数据节点,只用于存储索引数据.使该node服务器功能 单一,

(1)document数据路由的理解:我们知道,一个index的数据会被分为多片,每片都在一个shard中,所以说,一个document,只能存在于一个shard中.当客户端创建document的时候,es此时就需要决定,这个document是放在这个index的哪个shard上.这个过程就称之为document routing,数据路由. (2)路由的算法:shard = hash(routing) % number_of_primary_shards举例:一个index有3个primary

一.搜索API 1. 搜索API 端点地址 从索引tweet里面搜索字段user为kimchy的记录 GET /twitter/_search?q=user:kimchy 从索引tweet,user里面搜索字段user为kimchy的记录 GET /twitter/tweet,user/_search?q=user:kimchy GET /kimchy,elasticsearch/_search?q=tag:wow 从所有索引里面搜索字段tag为wow的记录 GET /_all/_search?