es返回 _shard

ES profile 性能优化用——返回各个shard的耗时

Profile API 都说要致富先修路,要调优当然需要先监控啦,elasticsearch在很多层面都提供了stats方便你来监控调优,但是还不够,其实很多情况下查询速度慢很大一部分原因是糟糕的查询引起的,玩过SQL的人都知道,数据库服务的执行计划(execution plan)非常有用,可以看到那些查询走没走索引和执行时间,用来调优,elasticsearch现在提供了Profile API来进行查询的优化,只需要在查询的时候开启profile:true就可以了,一个查询执行过程中的每个组件

ES 调优查询亿级数据毫秒级返回！怎么做到的？--文件系统缓存

一道面试题的引入: 如果面试的时候碰到这样一个面试题:ElasticSearch(以下简称ES) 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的. 很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了. 第一次搜索的时候,是 5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒. 然后你就很懵,每个用户第一次访问都会比较慢,比较卡么?所以你要是没玩儿过 ES

在es中用scroll查询与completableFuture

一般而言,es返回数据的上限是10000条,如果超过这个数量,就必须使用scroll查询. 所谓scroll查询就类似DBMS中的游标,或者快照吧,利用查询条件,在第一次查询时,在所有的结果上形成了一个快照,然后再分批分次的读取出来. 要完成一个scroll查询分两个阶段: 阶段一:带查询参数 POST /twitter/_search?scroll=1m { , "query": { "match" : { "title" : "el

Elasticsearch如何做到亿级数据查询毫秒级返回？

阅读本文大概需要 6 分钟. 如果面试的时候碰到这样一个面试题:ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的. 很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了. 第一次搜索的时候,是 5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒. 你就很懵,每个用户第一次访问都会比较慢,比较卡么?所以你要是没玩儿过 ES,或者就是自己玩玩儿 Demo,

ES权威指南1

Elasticsearch学习笔记一本文版权归博客园和作者吴双本人共同所有转载和爬虫请注明原文地址 www.cnblogs.com/tdws. 本文参考和学习资料 <ES权威指南> 一.基本概念存储数据到ES中的行为叫做索引,每个索引可以包含多个类型,这些不同的类型存储着多个文档,每个文档有多个属性. 索引 index/indexes相当于传统关系数据库中的数据库,是存储关系型文档的地方. 索引在ES做动词的时候,索引一个文档就是存储一个文档到索引(名词)中,以便被检阅和查询到.类似于

ES 大批量写入提高性能的策略

1.用bulk批量写入你如果要往es里面灌入数据的话,那么根据你的业务场景来,如果你的业务场景可以支持让你将一批数据聚合起来,一次性写入es,那么就尽量采用bulk的方式,每次批量写个几百条这样子. bulk批量写入的性能比你一条一条写入大量的document的性能要好很多.但是如果要知道一个bulk请求最佳的大小,需要对单个es node的单个shard做压测.先bulk写入100个document,然后200个,400个,以此类推,每次都将bulk size加倍一次.如果bulk写入性能开

es相关

1.es在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询性能啊? 2.es生产集群的部署架构是什么?每个索引的数据量大概有多少?每个索引大概有多少个分片? 3.es的分布式架构原理能说一下么(es是如何实现分布式的啊)? 4.es写入数据的工作原理是什么啊?es查询数据的工作原理是什么啊? 一.es在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询性能啊? 在这个海量数据的场景下,如何提升es搜索的性能,也是我们之前生产环境实践经验所得 (1)性能优化的杀手锏——filesystem cacheos

ES大批量写入提高性能的策略

1.用bulk批量写入你如果要往es里面灌入数据的话,那么根据你的业务场景来,如果你的业务场景可以支持让你将一批数据聚合起来,一次性写入es,那么就尽量采用bulk的方式,每次批量写个几百条这样子. bulk批量写入的性能比你一条一条写入大量的document的性能要好很多.但是如果要知道一个bulk请求最佳的大小,需要对单个es node的单个shard做压测.先bulk写入100个document,然后200个,400个,以此类推,每次都将bulk size加倍一次.如果bulk写入性能开

面试系列九 es 提高查询效率

,es性能优化是没有什么银弹的,啥意思呢?就是不要期待着随手调一个参数,就可以万能的应对所有的性能慢的场景.也许有的场景是你换个参数,或者调整一下语法,就可以搞定,但是绝对不是所有场景都可以这样. 一块一块来分析吧在这个海量数据的场景下,如何提升es搜索的性能,也是我们之前生产环境实践经验所得 (1)性能优化的杀手锏——filesystem cache os cache,操作系统的缓存你往es里写的数据,实际上都写到磁盘文件里去了,磁盘文件里的数据操作系统会自动将里面的数据缓存到os cac

ES[7.6.x]学习笔记（三）新建索引

与ES的交互方式与es的交互方式采用http的请求方式,请求的格式如下: curl -X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>:<PORT>/<PATH>?<QUERY_STRING>' -d '<BODY>' 是请求的方法,比如:GET.POST.DELETE.PUT等. 协议:http或者https. 主机地址. 端口 API的路径.比如查看集群状态:/_cluster/stats. <QUER

2020-07-13：es是去查id再根据id去查数据库这种方式好，还是所有数据都放es，直接去查es好？

福哥答案2020-07-13: 有人觉得第一种方法好,也有人觉得第二种方法好.如果搜索字段远小于显示字段,比如搜索字段为3个,显示字段有20个,这个时候用第一种方法好.es+hbase,一般这样搭配.如果搜索字段跟显示字段接近,或者一条[行记录]的数据量并不大,这个时候用第二种方法好. 回答1:ES 的批量修改和并发控制比较头疼,不如直接用数据库来的舒服,但是如果用了数据库就要做数据同步.视具体场景而定吧. 回答2:我们是第一种方法,ES 只放 ID+列表项+搜索项,列表是 ES 直出,详情 M

白日梦的Elasticsearch实战笔记，ES账号免费借用、32个查询案例、15个聚合案例、7个查询优化技巧。

目录一.导读二.福利:账号借用三._search api 搜索api 3.1.什么是query string search? 3.2.什么是query dsl? 3.3.干货!32个查询案例! 四.聚合分析 4.1.什么是聚合分析? 4.2.干货!15个聚合分析案例五.7个查询优化技巧欢迎关注一.导读 Hi!大家久等了!时隔10天,白日梦的Elasticsearch笔记进阶篇终于甘完了!本次更新依然是干货满满! 下面会和大家分享 32种查询方法.15中聚合方式.7种优化后的查询技巧.

1W字｜40 图｜硬核 ES 实战

前言上篇我们讲到了 Elasticsearch 全文检索的原理<别只会搜日志了,求你懂点检索原理吧>,通过在本地搭建一套 ES 服务,以多个案例来分析了 ES 的原理以及基础使用.这次我们来讲下 Spring Boot 中如何整合 ES,以及如何在 Spring Cloud 微服务项目中使用 ES 来实现全文检索. ES 系列文章: 别只会搜日志了,求你懂点检索原理吧 ES 终于可以搜到"悟空哥"了! 通过本实战您可以学到如下知识点: Spring Boot 如何整合 E

elasticsearch 基础语法总结

1. es 使用 restful 风格的 api 备注: es 的 api 格式基本是这个样请求方式 /索引名/文档名/id?参数 ,但是还有很多不是这样的请求,比如 _cat api 等等........ 2. 查询所有索引 get /_cat/indices 3.查看节点健康 get /_cat/health?v 4.?v 的意思显示列出项的title 5.?pretty 结果 json 格式化的方式输出 6.添加索引 put /test1 7. 添

结巴分词3--基于汉字成词能力的HMM模型识别未登录词

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 1 算法简介在结巴分词2--基于前缀词典及动态规划实现分词博文中,博主已经介绍了基于前缀词典和动态规划方法实现分词,但是如果没有前缀词典或者有些词不在前缀词典中,jieba分词一样可以分词,那么jieba分词是如何对未登录词进行分词呢?这就是本文将要讲解的,基于汉字成词能力的HMM模型识别未登录词. 利用HMM模型进行分词,主要是将分词问题视为一个序列标注(

用ElasticSearch和Protovis实现数据可视化

搜索引擎最重要的目的,嗯,不出意料就是搜索.你传给它一个请求,然后它依照相关性返回你一串匹配的结果.我们可以根据自己的内容创造各种请求结构,试验各种不同的分析器,搜索引擎都会努力尝试提供最好的结果. 不过,一个现代的全文搜索引擎可以做的比这个更多.因为它的核心是基于一个为了高效查询匹配文档而高度优化过的数据结构——倒排索引.它也可以为我们的数据完成复杂的聚合运算,在这里我们叫它facets.(不好翻译,后文对这个单词都保留英文) facets通常的目的是提供给用户某个方面的导航或者搜索. 当你在

ElasticSearch之一——索引

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

Elasticsearch搜索之best_fields分析

顾名思义,best_field就是获取最佳匹配的field,另个可以通过tie_breaker来控制其他field的得分,boost可以设置权重(默认都为1). 下面从宏观上来讲的简单公式: score=best_field.score*boost+other_fields*boost.score*tie_breaker. 实际计算远比这个公式复杂得多,还要考虑分片因素.出现位置.文档长短等. 评分算法请参考:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=5

Elasticsearch学习笔记一

本文版权归博客园和作者吴双本人共同所有转载和爬虫请注明原文地址 www.cnblogs.com/tdws. 本文参考和学习资料 <ES权威指南> 一.基本概念存储数据到ES中的行为叫做索引,每个索引可以包含多个类型,这些不同的类型存储着多个文档,每个文档有多个属性. 索引 index/indexes相当于传统关系数据库中的数据库,是存储关系型文档的地方. 索引在ES做动词的时候,索引一个文档就是存储一个文档到索引(名词)中,以便被检阅和查询到.类似于insert. 默认下,一个文档中的每个

JDK源码分析（9） LinkedHashMap

概述 LinkedHashMap是一个关联数组.哈希表,它是线程不安全的,允许key为null,value为null.他继承自HashMap,实现了Map<K,V>接口.其内部还维护了一个双向链表,在每次插入数据,或者访问.修改数据时,会增加节点.或调整链表的节点顺序.以决定迭代时输出的顺序. 默认情况,遍历时的顺序是按照插入节点的顺序.这也是其与HashMap最大的区别.也可以在构造时传入accessOrder参数,使得其遍历顺序按照访问的顺序输出. 构造函数 //默认是false,则迭代时

Elasticsearch实践（二）：搜索

本文以 Elasticsearch 6.2.4为例. 经过前面的基础入门,我们对ES的基本操作也会了.现在来学习ES最强大的部分:全文检索. 准备工作批量导入数据先需要准备点数据,然后导入: wget https://raw.githubusercontent.com/elastic/elasticsearch/master/docs/src/test/resources/accounts.json curl -H "Content-Type: application/json"

es返回 _shard

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