因为只要索引处于open状态,就会占用内存+磁盘: 如果将索引close,只会占用磁盘 Curl -XPOST ‘hadoop01:9200/index/_close’ ------ 在es中删除文档,数据不会马上在硬盘上删除,而是在es索引中产生一个.del 文件: 并且es在检索过程中也会把.del文件进行检索(因为都是当前下的索引片段),然后es在把标记有.del的文档进行过滤:[这并没有提高检索的效率] 实际上如果当前有大量的.del文件,我们应该让.del真正的从es中抹去,这样就优化

1:增加别名 为索引school添加一个别名alias1: 1.1:创建索引 PUT student{ "settings": {"number_of_shards": 3 , "number_of_replicas": 1}}​PUT school{ "settings": {"number_of_shards": 3 , "number_of_replicas": 1}}​ 1.2:

es的每个shard下的文件都可以看做一个完整的lucene文件,shard数据目录下的segment文件包含了索引的分片数量,副本数量.es shard可以恢复,就是因为每个shard都包含了一份数据,而且包含了索引的分片数量,副本数量等信息. 有这样一种情形,es集群中的某一个节点坏掉了,接着又删除了集群中的某个索引.坏掉的节点恢复后,重新加入集群,该节点上的shard还是完整的,最终的结果就是,删除的索引又被重新的恢复了.这并不是所期望的结果. es 5.x中该问题已经被解决,es会记录已

es删除文档或者删除索引 学习了:https://www.imooc.com/video/15771 删除文档: DELETE http://127.0.0.1:9200/people/man/1 删除索引: DELETE http://127.0.0.1:9200/people 不能删除类型:

1.创建索引 创建索引的语法PUT /my_index{ "settings": { ... any settings ... }, "mappings": { "type_one": { ... any mappings ... }, "type_two": { ... any mappings ... }, ... }} 创建索引的示例PUT /my_index{ "settings": { "

-- 1.ALTER 创建索引 -- table_name表名,column_list列名,index_name索引名 -- 创建index索引 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list) -- 创建唯一索引 ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list) -- 创建主键索引 ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_list

1.创建索引 create index 索引名 on 表名(列名); 2.删除索引 drop index 索引名; 3.创建组合索引 create index 索引名 on 表名(列名1,,列名2); 4.查询索引 --根据索引名,查询表索引字段select * from user_ind_columns where index_name='索引名';--根据表名,查询一张表的索引select * from user_indexes where table_name='表名'; ————————

线上部署了ELK+Redis日志分析平台环境, 随着各类日志数据源源不断的收集, 发现过了一段时间之后, ELK查看会原来越慢, 重启elasticsearch服务器节点之前同步时间也会很长,  这是因为长期以来ELK收集的索引没有删除引起的! 以下是ELK批量删除索引的操作记录: 1) 访问head插件(http://10.0.8.44:9200/_plugin/head/) 或者在elasticsearch节点上使用下面命令查看elk的索引(10.0.8.44是elk集群中的任意一个节点)

摘自:https://www.easyice.cn/archives/231 elasticsearch indices.recovery 流程分析与速度优化 目录 [隐藏] 主分片恢复流程 副本分片恢复流程 recovery 慢的原因分析 synced flush 机制 副分片如何做到和主分片一致的 提升 recovery 速度的建议 使用 _forcemerge 集群 FullRestart 的建议操作过程 一些用于查看 recovery 状态的命令 问题 参考: 基于版本:5.5.3 re

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

本示例采用Elasticsearch+Nest 网上查了很多资料,发现用C#调用Elasticsearch搜索引擎的功能代码很分散,功能不完整,多半是非常简单的操作,没有成型的应用示例.比如新增或修改索引,都是发起一个request新增或修改一条数据,当一次性修改几千条数据时,发起的requst请求过多容易导致429 Too Many Request的错误,单个新增修改索引就非常不适用.其实Nest有批量新增.修改索引的功能,批量删除也可以.现将项目中采用Elasticsearch的C#代码分享

一.简介 ES中的索引都进行分片,每个分片都会保存多个副本.这些副本称为复制组,在添加或删除索引时必须同步副本.如果不这样,从不同的副本中读取的索引可能截然不同.保持分片副本同步并从中提供读取的过程被称为数据复制模型. ES的数据复制模型基于主备份模型.该模型基于单一复制的副本组,该模型对应的分片充当主分片[primary shard].其它副本称为备份分片[replica shards].主分片作为全部索引操作的主入口,它负责验证副本并确保副本的正确性.当主分片接受到一个索引操作请求时,它还负

1.1 在独立服务器上面建立索引 在独立服务器上面创建索引,可以在空闲时间于后台建立索引. 在后台建立索引,可利用background:true参数运行 >db.foo.ensureIndex({"somefield":1,{:background":true}) 1.任何类型的索引均可在后台完成建立 2.前台建立索引耗时少,但是索引建立期间会锁定数据库,导致其他操作无法进行数据读写 3.后台建立索引期间,则会定期释放写锁,从而保证其他操作的运行 1.2 在副本集上建立

基本环境的创建 pom依赖  <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"          xsi:schemaLocation="http://maven.

首先简单介绍下写这篇博文的背景,最近负责的一个聚合型的新项目要大量使用ES的检索功能,之前对es的了解还只是纯理论最多加个基于postman的索引创建操作,所以这次我得了解在java端如何编码实现:网上搜索是一搜一大堆,但是大部分都是些复制粘贴,毫无上下文可言,所以我是阵痛了好几天一点点的梳理整合,最后选择了基于springData封装的es操作,一点点编码测试最终满足了业务端的查询需求:下面就来从零开始介绍下如何在springboot项目中引入es并操控它: ES简介 es是一个支持全文检索的

本文只列出索引,触发器,视图的简单操作语句 1.索引 a.创建 create index idx_name on fdh_client_info(name); --普通索引(单列索引) create unique index uni_idx_id on fdh_client(id); --唯一索引 create index union_idx_name_addr on fdh_client(name, address); --联合索引 b.查询索引 select * from user_inde

这篇文章主要介绍了MongoDB性能篇之创建索引,组合索引,唯一索引,删除索引和explain执行计划的相关资料,需要的朋友可以参考下 一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-

索引的创建可以在CREATE TABLE语句中进行,也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来给表增加索引.删除索引可以利用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来实现.(1)使用ALTER TABLE语句创建索引.语法如下:alter table table_name add index index_name (column_list) ;alter table table_name add unique (column_list) ;alter table ta

转载地址:http://www.2cto.com/database/201212/176772.html 一.创建索引  www.2cto.com           MYSQL常用的索引类型主要有以下几种: 1.普通索引         CREATE INDEX idx_name ON table_name(table_col(length));         如果索引字段是CHAR,varchar类型,length可以指定小于字段实际长度:如果是BLOB和TEXT类型,必须指定length

1.前言 之前的博客<Lucene全文检索之HelloWorld>已经简单介绍了Lucene的索引生成和检索.本文着重介绍Lucene的索引删除. 2.应用场景: 索引建立完成后,因为有些原因,被索引的文件已经删除.此时,索引仍然存在,为了不产生“虚假检索结果”,需要将失效的索引删除 3.HelloLucene类(重点关注deleteIndexByQuery方法) package com.njupt.zhb; import java.io.BufferedReader; import java

同步发布:http://www.yuanrengu.com/index.php/2017-01-13.html 一.索引的作用 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的优化显然是重中之重. 在数据量和访问量不大的情况下,mysql访问是非常快的,是否加索引对访问影响不大.但是当数据量和访问量剧增的时候,就会发现mysql变慢,甚至down掉,这就必须瑶考虑优化sql了,给数据库建立