ES scroll(ES游标) 解决深分页. Why 当Elasticsearch响应请求时,它必须确定docs的顺序,排列响应结果.如果请求的页数较少(假设每页20个docs), Elasticsearch不会有什么问题,但是如果页数较大时,比如请求第20页,Elasticsearch不得不取出第1页到第20页的所有docs,再去除第1页到第19页的docs,得到第20页的docs. 原理 Scrolling allows us to do an initial search and to k

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

一.问题概述 问题大概是这样的,有一个功能页面经常查询超时,有时候就算能查询出来也要很长的时间,但是有时又会很快.遇到的这种问题在排除掉网络原因之后基本上可以从查询语句上去找原因. 编译查询SQL语句和查询进程等待结果如下: 1.进程等待 2.编译查询 问题分析: 1.等待类型为SOS_SCHEDULER_YIELD并且CPU时长很长 2.而且查询时长基本上都是消耗在编译这块,实际的查询时长不到一秒. SOS_SCHEDULER_YIELD等待是SQL Server OS调度这块的线程之间的切换

问题描述 在数据库中执行查询语句,大约1秒钟查询出来,在C#中用ado进行连接查询,一直等待很久未查出结果,最后抛出查询超时异常. 异常内容如下: Execution Timeout Expired. The timeout period elapsed prior to completion of the operation or the server is not responding. 解决方案: exec sp_updatestats 执行结果: 参考文章: https://stacko

如果数据库的查询时间太长同时你的应用程序显示没有响应,你可以配置数据库的查询超时时间.在默认情况下 Confluence 没有超时时间.希望配置数据库查询超时时间,在你的测试服务器上进行下面的操作: 1. 关闭 Confluence. 2. 从 confluence-x.x.x.jar 文件中解压出 databaseSubsystemContext.xml.这个文件在 confluence/WEB-INF/lib/,同时拷贝到 confluence/WEB-INF/classes/ 目录下面.

Elasticsearch有两种分页方式,一种是通过from和size条件来实现,但是该方法开销比较大,另一种是利用scroll来实现,通过scroll来实现分页获取所有的数据,下面是利用python实现的scroll获取全部数据的方式: from elasticsearch import Elasticsearch if __name__ == "__main__": es=Elasticsearch([{"}]) query_json={ "match"

mybaitis书写sql需要特别注意where条件中的语句,否则将会导致索引失效,使得查询总是超时.如下语句会出现导致索引失效的情况: with test1 as (select count(C_FUNDACCO) val,'a' v from TINF_REQUEST a where a.C_FUNDCODE = #{cFundcode} and a.D_DATADATE = #{dDatadate}), test2 as (select count(C_FUNDACCO) val,'a'

ES在查询过程中比较多遇到符合查询,既需要多个字段过滤也需要特殊情况处理,本文简单介绍几种查询组合方便快捷查询ES. bool布尔查询有一个或者多个布尔子句组成     filter 只过滤符合条件的文档,不计算相关系得分 must 文档必须符合must中所有的条件,会影响相关性得分 must_not 文档必须不符合must_not 中的所有条件 should 文档可以符合should中的条件 filter查询只过滤符合条件的文档,es会有只能缓存,因此其执行效率很高,做简单的匹配查询且不考虑算

这一周线上碰到一个诡异的BUG. 线上有个定时任务,这个任务需要查询一个表几天范围内的一些数据做一些处理,每隔十分钟执行一次,直至成功. 通过日志发现,从凌晨5:26分开始到5:56任务执行了三次,三次都因为SQL查询超时而执行失败,而诡异的是,任务到凌晨6:00多就执行成功了. 每天都是凌晨五点多失败,凌晨六点执行成功. 点开异常日志一看是这样的: 总结来说就是MySQL查询超时. 像这种稳定复现的BUG,我原以为只需三分钟能定位,没有想到却耗费了我半天的时间. 排查之路 Explain 看到

今日内容概要 es的查询 Elasticsearch之排序查询 Elasticsearch之分页查询 Elasticsearch之布尔查询 Elasticsearch之查询结果过滤 Elasticsearch之高亮查询 Elasticsearch之聚合函数 Python操作es 内容详细 1.es的查询 1.1 准备数据 # 准备数据 PUT lqz/_doc/1 { "name":"顾老二", "age":30, "from"

,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

当页面有很多MDX语句查询的时候,会发生超时的情况. 解决办法: SQL Analysis Services所在的服务器(OLAP的文件夹下) 找到: msmdpump.ini 将: <ConfigurationSettings> <ServerName>localhost</ServerName> <SessionTimeout>3600</SessionTimeout> <ConnectionPoolSize>100</Co

用c#从百万数据中筛选一些信息时,经常会出现程序连接超时的错误,常见的错误很多,例如:Timeout expired. The timeout period elapsed prior to completion of the operation or the server等等 本文就常见的几种解决方案进行说明,纯属个人见解,欢迎拍砖 ①:当然第一步要查看是否Connection没关闭问题,一般新手都会犯这个错误,需要认真查看一下哦,这个就不详细说了. ②:如果将sql语句复制到查询分析器中执行

 提示: 后面附有文件,不喜欢看吐槽的,直接到文章结尾下载 摘要:Data Access Application Block 是一个 .NET 组件,包含优化的数据访问代码,可以帮助用户调用存储过程以及向 SQL Server 数据库发出 SQL 文本命令.它返回 SqlDataReader.DataSet 和 XmlReader 对象.您可以在自己的 .NET 应用程序中将其作为构造块来使用,以减少需要创建.测试和维护的自定义代码的数量.您可以下载完整的 C# 和 Visual Basic .

表已有数据,150万+,执行一个group by 的查询出现超时,一个一个条件减少尝试,前几个where条件不超时,而在加上最后一个条件时就超时了. 分析表的索引建立情况:DBCC showcontig('Table') DBCC SHOWCONTIG 正在扫描 'Table'' 表... 表: 'Table'' (53575229):索引 ID: 1,数据库 ID: 14 已执行 TABLE 级别的扫描. - 扫描页数................................: 228 

Query Content 在查询过程中,除了判断文档是否满足查询条件外,ES还会计算一个_score来标识匹配的程度,旨在判断目标文档和查询条件的匹配有多好 # POST 192.168.100.102:9200/book/_search { "query": { "match": { "author": "金庸" } } } # POST 192.168.100.102:9200/book/_search { "

目录 1 什么是DSL 2 DSL校验 - 定位不合法的查询语句 3 match query的使用 3.1 简单功能示例 3.1.1 查询所有文档 3.1.2 查询满足一定条件的文档 3.1.3 分页查询文档 3.1.4 指定返回的结果中包含的字段 3.2 精确查询 - match_phrase 3.2.1 精确匹配 - exact value 3.2.2 全文搜索 - full text 3.3 控制匹配规则 - operator 3.4 指定命中的百分比 - minimum_should_m

版本 elasticsearch==5.5.0 python==3.7 说明 用python查询es上存储的状态数据,将查询到的数据用pandas处理成excel code # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/7/22 10:41 # @Author : Skyell Wang # @FileName: es_data_get.py from elasticsearch import Elasticsearch import pandas as pd i

参考:https://www.cnblogs.com/kyleinjava/p/10497042.html           https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/83411704 elasticsearch定义了两种查询方式 一.索引(index),type,document相关语句 1,列出所有索引状态 GET /_cat/indices?v 可以使用kibana的dev tools health status in

使用ES查询来对应mysql的like查询 建立一个测试索引 PUT /test_like1 { "mappings" : { "properties" : { "num" : { "type" : "keyword" }, "name" : { "type" : "text", "fields" : { "keywo