1.安装环境 CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) 1 2.安装nodejs yum install -y nodejs 1 3.验证nodejs [root@localhost yum.repos.d]# node -v v8.12.0 [root@localhost yum.repos.d]# npm -v 6.4.1 1 2 3 4 4.安装elasticsearch-dump npm install elasticdump 1 5.验证安装 进入ela

Mysql 索引迁移策略 近日在核查项目中的一些慢sql时发现一个很鸡仔儿的问题,本地开发库表中索引跟生产上差距很大,又因为生产库登录各种麻烦,需要各种验证码,那么多的慢sql分给好些个人,不可能让大家一人登一次数据库,所以就有了这个索引迁移的问题,其实就是把生产的库表的索引同步到本地库.针对这一问题,经过查阅各种资料得出以下的解决策略. 1.索引导出   第一步就是将生产库中的索引导出来,这里的导出的索引不应该包含主键约束,任何一张表在创建时按照规定都是会加主键的,所以这里没有必要.以下就是导

一. 暂时表 暂时表放在暂时表空间,不生成redo,仅仅有undo. 在暂时表中能够创建索引.视图及触发器,还能够使用"Export and Import(导出和导入)"或"Data Pump(数据泵)"导出和导入暂时表的定义.可是.即使使用了ROWS 选项,也不会导出数据. 有基于事务(默认)和基于session两种.其它的会话不能訪问到. 在暂时表中.DML锁永远不须要. 1.创建默认的(基于事务的)暂时表:(on commit delete rows:提交时清

将ES中的索引拷贝到其他ES中,是不是很重要呢? 长话短说,推荐一个工具: 一.elasticsearch-dump 安装: #yum install epel-release #yum install nodejs #yum install npm #npm install elasticdump #cd node_modules/elasticdump/bin # pwd /home/tp/node_modules/elasticdump # ls -al total 388 drwxr-x

返回<8天掌握EF的Code First开发>总目录 本篇目录 开启并运行迁移 使用迁移API 应用迁移 给已存在的数据库添加迁移 EF的其他功能 本章小结 自我测试 本系列的源码本人已托管于Coding上:点击查看,想要注册Coding的可以点击该连接注册. 先附上codeplex上EF的源码:entityframework.codeplex.com,此外,本人的实验环境是VS 2013 Update 5,windows 10,MSSQL Server 2008/2012. 这一篇,我们会学

业务问题 业务需求是不断变化迭代的,也许我们之前写的某个业务逻辑在下个版本就变化了,我们可能需要修改原来的设计,例如数据库可能需要添加一个字段或删减一个字段,而在搜索中也会发生这件事,即使你认为现在的索引设计已经很完美了,在生产环境中,还是有可能需要做一些修改的,需要添加映射字段或者需要修改字段类型等等. 数据库中我们可以直接修改原来的表设计语句,前提是需要做好数据迁移.但是在 Elasticsearch 中就没那么简单了.尽管可以增加新的类型到索引中,或者增加新的字段到类型中,但是不能添加新的

1. Elasticsearch-dump 安装 1) yum install epel-release 2) yum install nodejs 3) yum install nodejs npm 4) npm install elasticdump 5) cd node_modules/elasticdump/bin 6)./elasticdump --input=http://192.168.1.1:9200/original --output=http://192.168.1.2:92

1. 索引的特性 1.1 加快条件的检索的特性 当表数据量越来越大时查询速度会下降,在表的条件字段上使用索引,快速定位到可能满足条件的记录,不需要遍历所有记录. create table t(id int, info text); ,),,); create table t1 as select * from t; create table t2 as select * from t; create index ind_t2_id on t2(id); lottu=# analyze t1; A

1. 索引的特性 1.1 加快条件的检索的特性 当表数据量越来越大时查询速度会下降,在表的条件字段上使用索引,快速定位到可能满足条件的记录,不需要遍历所有记录. create table t(id int, info text); insert into t select generate_series(1,10000),'lottu'||generate_series(1,10000); create table t1 as select * from t; create table t2 a

一.索引的分类: 1.逻辑上分为:  单列索引和复合索引  唯一索引和非唯一索引  函数索引 domain索引 2.物理上分:  分区索引和非分区索引 b-tree  bitmap 注意:表和索引最好不放在同一表空间. 二.domain索引:(了解) 一般的索引 %MI%'是不走的索引的,但有可能走域索引. 域索引用于文本的检索.适合数据仓库. SQL> select * from scott.emp where ename  like '%MI%';          EMPNO ENAME

对于日志或指标(metric)类时序性强的ES索引,因为数据量大,并且写入和查询大多都是近期时间内的数据.我们可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引.hot索引负责最新数据的读写,可使用内存存储:warm索引负责较旧数据的读取,可使用内存或SSD存储:cold索引很少被读取,可使用大容量磁盘存储.随着时间的推移,数据不断从hot索引->warm索引->cold索引迁移.针对不同阶段的索引我们还可以调整索引的主分片数,副本数,单分片的segment

文章转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/_0RlojDsE30CeDSyLNP44w 1.问题引出 ES中文社区中,有如下问题: 问题1:存储数据,data目录从一个机器直接移到一台新的机器是否可以直接使用? 问题2:es升级时,data目录如果在外部路径,从低版本升级到高版本时,data目录是否直接可以使用? 问题3:将一个旧的es数据(400多G)迁移到新的es中的时候直接将旧es的data目录下indices文件拷贝到新es的data下(大概花了一个晚上),这种做

终于有时间记录一下最近学习的知识了,其实除了写下的这些还有很多很多,但懒得一一写下了: ElasticSearch添加修改删除原理:ElasticSearch的倒排索引和文档一旦生成就不允许修改(其实这是lucene的特性,包括下面的也是,毕竟ElasticSearch是基于lucene的),而提供的修改操作其实是新生成了一个文档,并将之前文档中的不进行修改的json保存到新的文档中,之后对老的文档添加一个删除标记(是添加标记,但并不删除,不过你也访问不到),等到某个时刻就会统一删除掉所有的有删

转载:https://my.oschina.net/xiaomaijiang/blog/826701 当使用ElasticSearch做大规模的时序数据分析的时候,我们建议使用基于时序的索引并且采用3种不同类型的节点组成分层架构(Master.Hot-Node.Warm-Node),也就是我们所说的"Hot-Warm"架构. Master Nodes 我们建议使用3个独立的主节点来提供足够的弹性,为了防止脑裂的问题,你应该把discovery.zen.minimum_master_no

概述: 适合日志类型的数据存储方案.即当日数据写入,历史数据只读. 节省部分硬件成本.热数据采用更好的硬件. 环境: 已有6个ES节点,使用docker-compose方式搭建. es1:master节点 # elasticsearch.yml node.name: "es1" cluster.name: "docker-cluster" network.host: 0.0.0.0 node.master: true node.data: false es2.es3

参照文档:http://www.cnblogs.com/farb/p/ABPAdvancedTheoryContent.html 案例:http://pan.baidu.com/s/1c1Qgg28 一.领域建模和管理实体关系 二. 使用LINQ to Entities操作实体 三.预加载 四.CURD 五.EF使用视图 六.EF使用存储过程 七.异步API 八.管理并发 九.事务 十.数据库迁移 十一.应用迁移 十二.EF的其他功能 一.领域建模和管理实体关系  1,流利地配置领域类到数据库模

贷前系统负责从进件到放款前所有业务流程的实现,其中涉及一些数据量较大.条件多样且复杂的综合查询,引入ElasticSearch主要是为了提高查询效率,并希望基于ElasticSearch快速实现一个简易的数据仓库,提供一些OLAP相关功能.本文将介绍贷前系统ElasticSearch的实践经验. 一.索引 描述:为快速定位数据而设计的某种数据结构. 索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度.了解索引的构造及使用,对理解ES的工作模式有非常大的帮助. 常用索引: 位图索引 哈希索引 BT

说明 maven依赖 官方客户端 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/6.4/index.html <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch</artifactId> <version>6.5.0</version> <

1. 概述 logstash把格式化的数据发送到elasticsearch以后,elasticsearch负责存储搜索日志数据 elasticsearch的搜索接口还是很强大的,这边不详细展开,因为kibana会去调用el的接口: 本文将讲解elasticsearch的相关配置和遇到的问题,至于elasticsearch的相关搜索使用,后面会找个时间整理一下. 2. 配置 配置路径:docker-elk/elasticsearch/config/elasticsearch.yml 关闭安全验证,

通过将elasticsearch的data.ingest.master角色进行分离,搭建起高性能+高可用的ES架构 作者:"发颠的小狼",欢迎转载与投稿 目录 ▪ 用途 ▪ 架构 ▪ 步骤说明 ▪ elasticsearch-data部署 ▪ elasticsearch-ingest部署 ▪ elasticsearch-master部署 用途 在第一篇<EFK教程 - 快速入门指南>中,阐述了EFK的安装部署,其中ES的架构为三节点,即master.ingest.data角

基于ElasticSearch多实例架构,实现资源合理分配.冷热数据分离 作者:"发颠的小狼",欢迎转载与投稿 目录 ▪ 用途 ▪ 架构 ▪ 192.168.1.51 elasticsearch-data部署双实例 ▪ 192.168.1.52 elasticsearch-data部署双实例 ▪ 192.168.1.53 elasticsearch-data部署双实例 ▪ 测试 用途 前情提要: ▷ 在第一篇<EFK教程 - 快速入门指南>中,阐述了EFK的安装部署,其中E