一道面试题的引入: 如果面试的时候碰到这样一个面试题:ElasticSearch(以下简称ES) 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的. 很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了. 第一次搜索的时候,是 5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒. 然后你就很懵,每个用户第一次访问都会比较慢,比较卡么?所以你要是没玩儿过 ES

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

# 官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-bulk.html#bulk-routing * es修改数据: # update_by_query: def update_order_info_by_id(data_list): update_body = { "query": { "term": {"_id": id_} }, "

es 300G 数据删除 [es union_2017执行计划] [测试执行环境]线上D服务器[测试用例]get:curl -XGET ES:9200/_cat/indices?v post:curl -XPOST ES:9200/my_test_index get:curl -XGET ES:9200/_cat/indices?v delete:curl -XDELETE ES:9200/my_test_indexget:curl -XGET ES:9200/_cat/indices?v [测

MongoDB中导入数据命令的使用(mongoimport) 制作人:全心全意 语法: mongoimport <options> <file> 介绍: 该命令可以将CSV,TSV或JSON文件数据导入MongoDB, 如果没有提供文件,则mongoimport从stdin(标准输入)读取. 常规选项: /help 获取命令用法 /version 获取工具版本 详细选项: /v, /verbose:<level> /quiet 隐藏所有日志输出 连接选项: /h, /h

(1)es写数据过程 1)客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node(协调节点) 2)coordinating node,对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard) 3)实际的node上的primary shard处理请求,然后将数据同步到replica node 4)coordinating node,如果发现primary node和所有replica node都搞定之后,就返回响应结果给客户端 (2)e

ES读写数据过程及原理 倒排索引 首先来了解一下什么是倒排索引 倒排索引,就是建立词语与文档的对应关系(词语在什么文档出现,出现了多少次,在什么位置出现) 搜索的时候,根据搜索关键词,直接在索引中找到对应关系,搜索速度快. doc:表示哪个文档, frep:表示出现的频率 pos:表示出现的位置 1.写数据过程 客户端通过hash选择一个node发送请求,这个node被称做coordinating node(协调节点), 协调节点对docmount进行路由,将请求转发给到对应的primary s

ES读数据的过程: 1.ES客户端选择一个node发送请求,该请求作为协调节点(coordinating node): 2.corrdinating node 对 doc id 对哈希,找出该文档对应所在的shards,将请求转发到对应的node, 此时会使用round-robin 随机轮询算法,在primary shard 和 replica shard 之中选择一个 ,实现读请求的负载均衡: 3.接受请求的node 返回给document 给coordinate node: 4.coordi

es写入数据的工作原理是什么啊?es查询数据的工作原理是什么?底层的lucence介绍一下呗?倒排索引了解吗? 一.es写数据过程 1.客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node(协调节点) 2.coordinating node 对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard) 3.实际的node上的primary shard 处理请求,然后将数据同步到replica node. 4.coordinating n

基本环境 elasticsearch版本:6.3.1 客户端环境:kibana 6.3.4.Java8应用程序模块. 其中kibana主要用于数据查询诊断和查阅日志,Java8为主要的客户端,数据插入和查询都是由Java实现的. 案例介绍 使用elasticsearch存储订单的主要信息,document内的field,基本上是long或keyword,创建索引的order.json文件如下: { "doc": { "properties": { "id&

依赖GeoserverElasticSearchElasticGeo部署部署ElasticGeo使用创建ES数据源并发布发布 依赖 Geoserver 环境搭建参考: ElasticSearch 环境搭建参考: ElasticGeo 用于在Geoserver中发布Elasticsearch的数据,支持CQL查询及过滤 https://github.com/ngageoint/elasticgeo/blob/master/gs-web-elasticsearch/doc/index.rst 部署

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_610997850100mwv8.html 今天碰到个问题要用phpmyadmin导入1G的数据,但是在怎么都导入不了,用命令行就可以轻松搞定了.用mysql source命令可以导入比较大的文件.第一种:mysql>use dbtest;mysql>set names utf8;mysql>source D:/www/sql/back.sql; 通过source命令导入多个文件,可以新建一个sou.sql文件,里面存放

先介绍一个关键字的使用: delimiter 定好结束符为"$$",(定义的时候需要加上一个空格) 然后最后又定义为";", MYSQL的默认结束符为";" 如何通过mysql命令行批量插入100条数据呢,可以在代码里实现,也可以通过命令行,也就是通过存储过程: delimiter $$create procedure myproc ()begindeclare num int ;set num = 1 ;while num < 100 d

那么在我们使用BCP命令之前,我们首先要在Sql Server数据库中执行下列语句,以修改Sql Server的配置,启用对BCP命令的支持. --允许配置高级选项 exec sp_configure 'show advanced options',1 go --重新配置 reconfigure go --启用xp_cmdshell exec sp_configure 'xp_cmdshell',1 go 在本机上运行,一般是不用开这些权限的. 注意:BCP命令是不能直接在Sql Server的

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

和splunk对比: ES中各个倒排索引文件的分布: 测试说明:ES2.41版本,数据使用500次批量插入,每批数据都不同,大小500条,每条数据50个字段,对应的字符串使用长度为1-10个单词随机生成!

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

在PostgreSQL中如何用简单的几条SQL语句生成大量的测试数据呢? 此处,我简单的写一个例子,供参考(在Postgresql9.1下面做的): (1)生成一万条测试数据的表foo mydb=# create table foo(id bigint); mydb=# insert into foo select * from generate_series(1,10000); mydb=# select count(*) from foo; 当然如果您想知道执行该sql的时间,请在执行上述命

--清空该表数据 :非索引清空TRUNCATE TABLE  GE_INTERFACE_MESSAGE; --数据库导出 指定导出某个用户的所有数据 包括表 索引 序列 存储过程 函数 等exp CX/CX@orcl file=/tmp/cx.dmp OWNER=CX LOG=/tmp/cx.log--数据库导入  imp CX2/CX2@orcl  file=/tmp/cx.dmp full=y  ignore=y  LOG=/tmp/cx2.log--备注:CX 用户名;CX 密码 ;orc

一.数据库操作 创建数据库 create database db1 charset utf8; 查看数据库 show database; show create database db1; select database(); 选择数据库 use db1; 删除数据库 drop database db1; 修改数据库 alter database db2 charset utf8; 二.表的创建与数据的插入 用户表 create table user( id int, user varcher(

mysql mysqldump 只导出表结构 不导出数据 复制代码代码如下: mysqldump --opt -d 数据库名 -u root -p > xxx.sql  备份数据库  复制代码代码如下: #mysqldump 数据库名 >数据库备份名 #mysqldump -A -u用户名 -p密码 数据库名>数据库备份名 #mysqldump -d -A --add-drop-table -uroot -p >xxx.sql  1.导出结构不导出数据  复制代码代码如下: mys