转载自:https://blog.csdn.net/u013210620/article/details/78647366 安装ElasticSearch ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎. 1.下载ES,下载地:https://www.elastic.co/downloads

案例1 在es查询中按照多列分组的时候 分组列的count值会越来越少 es默认隐藏了没有被分组匹配到的记录数  需要在查询的时候开启 2.开启显示没有被分组成功的记录 分组成功的记录加上分组missing的记录数就等于总的记录数  26932+2666=29598 3.当实际的总数和es分组统计的条数对不上的时候 需要考虑是不是分组列的值有可能被丢失了 这个时候可以开启显示丢失 4.查看es的原始日志内容确实有10001条记录不存在CHANNEL字段 实例统计 #!/usr/bin/env p

一.查询和查看. #1.查询所有的数据 GET _search { "query": { "match_all":{} } } #2. 查看ES集群的健康状态 GET _cat/health # 查看详细信息 GET _cat/health?V # 查看ES集群的节点信息(master, slave) GET _cat/nodes # 查看ES集群的节点详细信息 GET _cat/nodes?v # 查看ES集群中的index信息(index相当于数据库) GET

kibana添加ES索引时发现kibana添加索引不生效,没有创建成功只是一闪而过 查看控制台发现报错403 解决办法: curl -XPUT -H "Content-Type: application/json" http://localhost:9200/_all/_settings -d '{"index.blocks.read_only_allow_delete": null}' 之后重新添加es索引,成功

设置最大查询条数 curl -XPUT 'http://10.121.8.5:9200/zdl_mx_shzt_ztdf/_settings' -d'{"index":{"max_result_window":1000000}}' 新增es数据curl -XPOST ‘http://10.121.8.5:9200/rpt_am_shandong_ys/rpt_am_shandong_ys/820-0600-201712?pretty’ -d ‘{“zbbm”: “1

一.插入数据 1.首先准备类似如下数据 {"_type": "type1", "_id": 1, "_index": "test", "_source": {"JOBNAME0": "guba_eastmoney_com_265162", "JOBNAME1": "guba_eastmoney_com_265162&q

MySQL 到 ES 数据实时同步技术架构 我们已经讨论了数据去规范化的几种实现方式.MySQL 到 ES 数据同步本质上是数据去规范化多种实现方式中的一种,即通过"数据迁移同步"构建高效数据应用,解决规范化数据复杂查询的效率问题.本节我们分享下"MySQL 到 ES 数据迁移同步"项目时可选的比较常见的两种技术架构,通过比较他们的优缺点和应用场景给读者后续架构选型时提供一些思路. 为什么是 MySQL MySQL 在关系型数据库历史上并没有特别优势的位置,Orac

原文:在SSMS里查看TDS数据包内容 在SSMS里查看TDS数据包内容 摘抄自<SQLSERVER2012实施与管理实战指南> 要具体查看TDS数据库的内容,我们可以: 用NETWORK MONITOR工具来监控TDS数据包的内容 或者开启trace flag4052.4055.3605,那么SQLSERVER会把接收到的和发送的TDS数据包在 SQLSERVER错误日志里显示.开启这些trace flag会对性能有影响,因此只能在测试环境里开启.   用如下命令行启动数据库,随后运行上述查

由于我们公司一个数据库两个应用在使用,导致一个应用修改了数据库,另一个应用用的缓存而不知道有更新还是原来的结果.原来的处理方式是采用session缓存的方式,用户登出了就清空缓存,这样只需要重新登录一次就得到最新的快照放在缓存中了,但现在新的要求是不登出就要实时刷新改了的内容.其实这种方式最好的处理办法是一个应用改了数据库通知另一个应用去刷新缓存,但是线下应用用vb写的成熟的产品,都是一帮老员工很难让他们去改点东西来适合新应用,都是新应用去套他们的.领导本来说直接不用缓存了,每次去读数据库,我觉

1.下载相同版本的kibana和ES: es5.6.5下载地址:https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.6.5.tar.gzkibana5.6.5下载地址:https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-5.6.5-linux-x86_64.tar.gz 2.让Elasticsearch在系统启动时启动:$ sudo systemctl en

--关于看视图查看没有数据的问题 --原因OU过滤关系 --Oracle SQL*Plus --toad EXECUTE  fnd_client_info.set_org_context(:ou_id); EXECUTE  dbms_application_info.set_client_info(:ou_id);

elixir在1.2后增加了一个新的特性i helper. 在iex shell中使用i可以查看任意数据的数据类型和详细描述 #查看变量描述 iex(1)> i {:test, "That sounds great"} Term {:test, "That sounds great"} Data type Tuple Reference modules Tuple #查看Module描述(有点类似于Erlang的lists:module_info) iex(2

查看分区数据量,查看全库数据量 USE information_schema; SELECT PARTITION_NAME,TABLE_ROWS FROM INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS WHERE TABLE_NAME = 'sale_data'; SELECT table_name,table_rows FROM TABLES  WHERE TABLE_SCHEMA = 'db_name'  ORDER BY table_rows DESC ; http://my

暂时没有找到直接 导出到 mysql 数据库的工具 或者项目 目前实现思路: 使用 elasticdump  工具 实现 从 es 数据 导出到 json 文件 ,然后 使用 脚本程序 操作 改 json 文件 实现 导入到MySQL 数据 具体内容如下: 安装elasticdump 1 npm install elasticdump -g elasticdump 全局安装 2 从 github 下载 对应的版本  比如 2.4.* 具体参考 https://www.npmjs.com/pack

Luke 5 发布,可视化 Lucene 索引查看工具  oschina 发布于2015年08月31日  这是一个主要版本,该版本支持 Lucene 5.2.0. 它支持 elasticsearch 1.6.0(Lucene的4.10.4) 已解决的问题:#20增加支持重建索引并不会存储领域,不暴露位置的字段值. Pull Requests:#23 Elasticsearch 支持和阴影插件组装#26 添加 .gitignore 文件#27 支持 Lucene 5#28 luke.sh 新增LU

ubuntu 查看网卡 数据包处理 速度 sar -l 1 10 首先要安装sar .使用 apt-get install atsar sar 命令中的 "-l"參数是 net-interf (general) ,參数 "1" 是每隔一秒统计一次,參数"10"是总共统计的次数.

ES数据架构的主要概念(与关系数据库Mysql对比) MySQL ElasticSearch Database Index Table Type Row Document Column Field Schema Mapping Index Everything is indexed SQL Query DSL select * from ... Get http://... update table set ... Post http://... (1)关系型数据库中的数据库(DataBase)

查看内存条数据和大小命令: sudo dmidecode | grep -A16 "Memory Device$" 需要root 权限.. [life@localhost mp3blaster-3.2.5]$ sudo dmidecode | grep -A16 "Memory Device$"  [sudo] password for life:                                                       Memor

 第一种情况:查询所有数据库的总大小,方法如下: mysql> use information_schema; mysql> select concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'MB') as data from TABLES; +-----------+ | data      | +-----------+ | 3052.76MB | +-----------+ 1 row in set (0.02 sec) 统计一下所有库数据量 每张表数

ES数据导入导出   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83

前言: 无论使用哪种存储软件,定期的备份数据都是重中之重,在使用ElasticSearch的时候,随着数据日益积累,存放es数据的磁盘空间也捉襟见肘, 此时对于业务功能使用不到的索引数据,又不能直接删除,将它迁移到线下数据盘存储就变得十分必要. 下面就记录一下在docker中部署的单节点以月份索引的es数据的备份和迁移过程. 一:docker安装ES 1:docker的安装:Docker-常用基建的安装与部署 2:下载es镜像: docker pull elasticsearch:5.6.8 3