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

Elasticsearch 使用小结之索引Rollover 索引名 一般而言,客户端将数据每天写入一个索引,比如直接写入YYYY-MM-HH格式的索引,那么我们只需要在写入的客户端里面获取时间,然后得到相应的格式即可,例如logstash写入ES时索引名就是logstash-YYYY-MM-HH,但是实际使用中,我们总会遇到这种格式的索引名不太适用的情况(比如每天数据量很少,但是又需要保存很久的数据,或者每天数据量极大,每天一个索引已经不能容纳了),这个时候我们就需要考虑一个机制,将索引roll

在之前的文章中,介绍了 ES 整体的架构和内容,这篇主要针对 ES 最小的存储单位 - 文档以及由文档组成的索引进行详细介绍. 会涉及到如下的内容: 文档的 CURD 操作. Dynamic Mapping 和显示 Mapping 的区别 常见 Mapping 类型与常见参数介绍 Index Template 和 Dynamic Template 对文档进行操作 单个文档 CRUD 和常见的数据库类似,ES 也支持 CURD 操作: 下面展示了对单个 ES 文档的操作: 操作名称 URL 解释

目录 1 索引模板概述 1.1 什么是索引模板 1.2 索引模板中的内容 1.3 索引模板的用途 2 创建索引模板 3 查看索引模板 4 删除索引模板 5 模板的使用建议 5.1 一个index中不能有多个type 5.2 设置_source = false 5.3 设置_all = false 5.4 设置dynamic = strict 5.5 使用keyword类型 1 索引模板概述 1.1 什么是索引模板 索引模板: 就是把已经创建好的某个索引的参数设置(settings)和索引映射(m

个人分类: ElasticSearchindex   环境:ES 6.2.2 os:Centos  7 kibana:6.2.2 1.创建新的索引(index) PUT indexTest001 结果: 2.索引设置 ES 默认提供了好多索引配置选项,参考https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.6/index-modules.html,这些配置选项都有经过优化的默认配置值,除非你非常清楚这些配置的作用以及知道为什么去修改

.net Entity Framework(调研的是Entity Framework 4.0) code first方式生成数据库时,不能修改数据库表的索引,而SQLServer默认会把数据表的主键设置为聚集索引,所以Entity Framework如果要修改索引,只能执行sql脚本修改. 这里主要介绍一下调研修改聚集索引来提升查询性能的过程. 系统环境 我们做的是一个form程序,多个客户端直接访问数据库.对于此系统,用户没有需求在短时间内插入大量的数据,只需要满足一般的业务需求即可,但是用户

spark的纹理索引方式是左下为最小值0 右上为最大值k ,遍历顺序为横向即: 3 4 5 0 1 2 而常规的纹理帧序列是这样的: 0 1 2 3 4 5 所以,为了让spark的纹理遍历顺序能按照常规的纹理遍历顺序,需要改spark的源码; 在SPARK核心工程的SPK_QuadRenderBehavior.h头文件中 247行:完成如下修改即可: inline void QuadRenderBehavior::computeAtlasCoordinates(const Particle&

原索引 PUT my_index { "mappings": { "_doc": { "properties": { "create_date": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd ||yyyy/MM/dd" } } } } } 二.创建新索引 PUT my_index2 { "mapping

    _tableView.sectionIndexBackgroundColor = [UIColor clearColor];     _tableView.sectionIndexColor = kRedColor;

ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎. 同时ES还是一个分布式文档数据库,其中每个字段均可被索引,而且每个字段的数据均可被搜索,能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据. 可以在极短的时间内存储.搜索和分析大量的数据.通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机. ES就是为高可用和可扩展而生的.一方面可以通过升级硬件来完成系统扩展,称为垂直或向上扩展(Vertical Scale/Scaling Up). 另一方面,增

一.ES的存储结构 1.索引 es 中存储数据的基本单位,比如说你现在要在 es 中存储一些订单数据,你就应该在 es 中创建一个索引 order_idx,所有的订单数据就都写到这个索引里面去.看了一些文章有的说索引可以理解为关系型数据库中的数据库,有的说相当于数据库中的表.我的理解是它相对于关系型数据库更为灵活,因为在7.0之后的版本,type被废除,它直接可以自定义,感觉就就是直接添加到属性中,而不是原来的在索引之后添加type,所以在添加数据时就可以更加灵活,所以我认为一个索引可以理解为一

REST API用途 elasticsearch支持多种通讯,其中包括http请求响应服务,因此通过curl命令,可以发送http请求,并得到json返回内容. ES提供了很多全面的API,常用的REST请求大致可以分成如下几种: 1 检查集群.节点.索引的健康情况 2 管理集群.节点,索引数据.元数据 3 执行CRUD,创建.读取.更新.删除 以及 查询 4 执行高级的查询操作,比如分页.排序.脚本.聚合等 Query DSL Query DSL (资料来自: http://www.elast

说明 主要用在索引名为 xxxx-yyyy.MM.dd 这种,可以自定义修改下边的脚本 删除索引shell 创建 delete_es_indices_over_10_day.sh #!/bin/bash ################################### #删除早于十天的ES集群的索引 ################################### function delete_indices() { comp_date=`date -d "10 day ago&q

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

公司ELK系统目前的设置是每月自动将日志信息记录至新的索引中,将日志数据按月分索引保存,在扩展的ELK架构中,利Logstash对接rabbitmq,获取日志消息,自动持久化至Elasticsearch.而Elasticsearch存在一个关键问题就是索引的设置及字段的属性指定,最常见的问题就是,某个字段我们并不希望ES对其进行分词,但如果使用自动模板创建索引,那么默认是所有string类型的字段都会被分词的,因此必须要显式指定字段的not_analyzed属性,其它的比如控制索引的备份数,分片

1.es简介 2.es优缺点 3.es使用 4.es可以解决的问题 5.es举例 6.es执行结果截图 7.es数据增量方案 8.使用es搜索 一.es简介 es是一个是一个实时的分布式搜索和分析引擎.它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据. 它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析,当然你也可以将这三者进行组合. es是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎,可以说Lucene是当今最先进,最高效的全功能开源搜索引擎框架. es使用Lucene作为内部引擎,

数据库建表的时候,我们的DDL语句一般都会指定每个字段的存储类型,例如:varchar,int,datetime等等,目的很明确,就是更精确的存储数据,防止数据类型格式混乱. CREATE TABLE `shop_` ( `id_` varchar(36) NOT NULL COMMENT 'id', `shop_name_` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '商品名称', `shop_integral_` int(11) DEFAULT NULL COMMEN

1.ES Mapping 在lucene中,索引中每个字段都需要指定很多属性,例如:是否分词.采用哪个分词器.是否存储等. 在ES中,其实索引中每个字段也需要指定这些属性,我们有时候并没有对这些属性进行设置,这得益于ES的动态映射(Dynamic Mapping). 参考:Dynamic Mapping Dynamic Mapping可以解决一部分场景,但有时候ES并不能很好的理解我们的业务数据,这时就需要我们自己指定这些属性(Explicit Mapping). 例如: PUT my_inde

一.基础概念 1.索引 索引(index)是elasticsearch的一个逻辑存储,可以理解为关系型数据库中的数据库,es可以把索引数据存放到一台服务器上,也可以sharding后存到多台服务器上,每个索引有一个或多个分片,每个分片可以有多个副本. 2.索引类型(index_type) 在es中,一个索引对象可以存储多个不同用途的对象,通过索引类型(index_type)可以区分单个索引中的不同对象,可以理解为关系型数据库中的表.每个索引类型可以有不同的结构,但是不同的索引类型不能为相同的属性

SpringBoot整合ES 创建SpringBoot项目,导入 ES 6.2.1 的 RestClient 依赖和 ES 依赖.在项目中直接引用 es-starter 的话会报容器初始化异常错误,导致项目无法启动.如果有读者解决了这个问题,欢迎留言交流 <!-- ES 客户端 --> <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearc

elasticsearch专栏:https://www.cnblogs.com/hello-shf/category/1550315.html 一.预备知识 1.1.索引不可变 看到这篇文章相信大家都知道es是倒排索引,不了解也没关系,在我的另一篇博文中详细分析了es的倒排索引机制.在es的索引过程中为了满足一下特点,落盘的es索引是不可变的. 不需要锁.如果从来不需要更新一个索引,就不必担心多个程序同时尝试修改. 一旦索引被读入文件系统的缓存(译者:在内存),它就一直在那儿,因为不会改变.只要