背景 之前公司小王在工作中清理elasticSearch 索引,不小心使用脚本清空了最近使用的重要索引,导致开发无法准确的进行定位生产问题,造成了很大困扰. 当时我们的生产环境中是这样配置日志系统的:服务器 -> filebeat -> kakfa -> logstash -> elasticsearch -> kibana 页面.其中在缓存配置中我们配置了kafka集群. es 数据丢失之后,我们考虑使用拉去kafka 集群中的存储的消息,让它重新消费一边,更换消费组,从头

curl -XDELETE 'http://10.1.2.2:9200/iis_log_2019-07'     #删除名为/iis_log_2019-07的索引 curl -XPOST 'http://10.1.2.2:9200/iis_log_2019-07/_close/'   #关闭名为/iis_log_2019-07的索引(_open打开) curl  10.1.2.2:9200/_cat/indices/iis_log* #查看iis_log开头的所有索引 curl  10.1.2.

在使用elasticsearch的时候,经常会遇到需要淘汰掉历史数据的场景. 为了方便数据淘汰,并使得数据管理更加灵活,我们经常会以时间为粒度建立索引,例如: 每个月建立一个索引:monthly-201709.monthly-201710.monthly-201711 每天建立一个索引:daily-20171015.daily-20171016.daily-20171017.daily-20171018 当不需要再继续使用历史数据的时候,我们就可以将索引删除,释放资源. 为了很好的支撑这个场景,

转载:http://blog.csdn.net/napoay/article/details/51707023 ElasticSearch JAVA API官网文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/current/java-docs-index.html 目录: 一.生成JSON 1.1手写方式生成 1.2使用集合 1.3使用JACKSON序列化 1.4使用ElasticSearch 帮助类 二.创建索引

(一)问题: 最近在做Oracle数据清理,在对分区表进行数据清理时,采用的方法是drop partition,删除的过程中,没有遇到任何问题,大概过了10分钟,开发人员反馈部分分区表上的业务失败.具体错误为: ORA-01502错误:索引或这类索引的分区处于不可用状态(英文:ora-01502:index 'schema.index_name' or partition of such index is in unusable state). (二)原因分析 查看出现问题的分区表,均有一个共同

es对索引的一堆操作都是用restful api去进行的,参数时一堆json,一年前边查边写搞过一次,这回搞迁移,发现es都到6.0版本了,也变化了很多,写个小笔记记录一下. 创建一个es索引很简单,一个put请求. PUT /my_index { "settings": { ... any settings ... }, "mappings": { "type_one": { ... any mappings ... }, }, "a

目录 前言 为什么全文索引不使用 B+ 树进行存储 全文检索 正排索引 倒排索引 倒排索引如何存储数据 FOR 压缩 RBM 压缩 倒排索引如何存储 字典树(Tria Tree) FST FSM 构建 FST 总结 前言 索引可能大家都不陌生,在用关系型数据库时,一些频繁用作查询条件的字段我们都会去建立索引来提升查询效率.在关系型数据库中,我们一般都采用 B 树索引进行存储,所以 B 树索引也是我们接触比较多的一种索引数据结构,然而在 es 中,进行全文搜索的时候却并没有选择使用 B 树 索引,

Tarjan或Kosaraju算法[对每个点归类belong]求出SCC之后,对num_scc个SCC重新建图,针对不同问题,考虑重边的问题. //**************************************重构图****************************************// void init_rebuild(void) { rebuild_ALG->n=num_scc; ;i<=num_scc;i++) { rebuild_ALG->vlist[

原文MSSQL 如何删除字段的所有约束和索引 代码如下: ---------------------------------------------------------- --  mp_DropColConstraint --  功能:删除某个表的某列的所有约束 --  入口: --      @TableName NVARCHAR(128)    -- 表名 --      @ColumnName NVARCHAR(128)   -- 列名 ------------------------

什么是索引? 索引用于快速找出某个列中有一特定值的行,不使用索引,mysql必须从第1条记录开始读完整的表,直到找出相关的行.表越大,查询数据所花费的实际越多.如果表中查询的列有一个索引,mysql能快速到达某个位置去搜寻数据文件,而不必查看所有数据. 索引简介 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可提高数据库中特定数据的查询速度. 索引是一个单独的.存储在磁盘上的数据库结构,它们包含着对数据表里所有记录的引用指针.使用索引用于快速找出在某个或多个列中有一特定值的行,所有

Elasticsearch的删除也是很灵活的,下次我再介绍,DeleteByQuery的方式.今天就先介绍一个根据ID删除.上代码. package com.sojson.core.elasticsearch.manager; import org.elasticsearch.action.delete.DeleteResponse; import com.sojson.common.model.SOBanggKey;import com.sojson.core.elasticsearch.ut

1.为什么要重建索引? 总结,一个type下的mapping中的filed不能被修改,所以如果需要修改,则需要重建索引 2.怎么zero time重建索引? 一个field的设置是不能被修改的,如果要修改一个Field,那么应该重新按照新的mapping,建立一个index,然后将数据批量查询出来,重新用bulk api写入index中 批量查询的时候,建议采用scroll api,并且采用多线程并发的方式来reindex数据,每次scoll就查询指定日期的一段数据,交给一个线程即可. 过程:

查看表中已经存在 index:show index from table_name; 创建和删除索引索引的创建可以在CREATE TABLE语句中进行,也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来给表增加索引.删除索引可以利用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来实现. (1)使用ALTER TABLE语句创建索引.语法如下:alter table table_name add index index_name (column_list) ;alter table

最近在优化日结存储过程,日结存储过程中大概包含了20多个存储过程. 发现其有一个存储过程代码有问题,进一步发现结存的数据中有一个 日期字段business_date 是有问题的,这个字段对应的类型是varchar,但是存储过程传入参数的类型是char,导致最后结存进去的数据末尾多了几个空格. 比如,应该是'2016-12'的,但现在是'2016-12  '. 为了解决这个问题,要修改这个字段的值,去掉尾部的空格,于是运行如下语句: update TB_CUSTOMER_FROZEN set BU

/*该题被博客里标记为中等题,30分钟内1A,掌握了算法就简单了,单向连通图判定,单向连通图缩点 后必然唯一存在出度为0的点和入度为0的点,并且从入度为0的点出发,可以遍历所有点后到达出度为0点 (一条长链),(容易反证),所以缩点后,我重新建图(以前觉得重新建图好麻烦,现在看来SO easy), ,对新有向无环图,从入度为0的点做dfs(回溯时要标记回来,因为要所有dfs路线),有一条深度到达 强连通分支数即为yes,反之no*/ #include<iostream> //297MS, 1A

目前我们使用的elastic版本为2.3.5 当前版本没有直接的curl操作可以更改索引的名称,索引的副本数. 有直接更改索引副本数的api. curl -XPUT "192.168.1.1:9200/test001/_settings" -d '{ "index" : { "number_of_replicas" : 2 } }' 但是,我们可以通过elastic的快照功能来实现以上两种操作. 1.索引重命名 1.0 准备工作:停止对目标索引做

原文:ElasticSearch 7.x 默认不在支持指定索引类型 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u014646662/article/details/94718834 ElasticSearch 7.x 默认不在支持指定索引类型 在elasticsearch7.x上执行: put es_test { "settings":{ "number_of_s

今天我们来探讨一下数据库中一个很重要的概念:索引. MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,即索引是一种数据结构. 我们知道,数据库查询是数据库的最主要功能之一.我们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化.最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search),这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的,好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法,例如二分查找(binary searc

SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上) 上篇主要说聚集索引 下篇的地址:SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(下) 由于本人还是SQLSERVER菜鸟一枚,加上一些实验的逻辑严谨性, 单写<SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上)>就用了12个小时,两篇文章加起来最起码写了20个小时, 本人非常非常用心的努力完成这两篇文章,希望各位看官给点意见o(∩_∩)o 为了搞清楚索引内部工作原理和结构,真是千头万绪,这篇文章只是作为参考,里面的观点不一定正确 有

 一.索引的概念 索引的用途:我们对数据查询及处理速度已成为衡量应用系统成败的标准,而采用索引来加快数据处理速度通常是最普遍采用的优化方法. 索引是什么:数据库中的索引类似于一本书的目录,在一本书中使用目录可以快速找到你想要的信息,而不需要读完全书.在数据库中,数据库程序使用索引可以重啊到表中的数据,而不必扫描整个表.书中的目录是一个字词以及各字词所在的页码列表,数据库中的索引是表中的值以及各值存储位置的列表. 索引的利弊:查询执行的大部分开销是I/O,使用索引提高性能的一个主要目标是避免全表扫

数据库存储本身是无序的,建立了聚集索引,会按照聚集索引物理顺序存入硬盘.既键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序 多数情况下,数据库读取频率远高于写入频率,索引的存在 为了读取速度牺牲写入速度 页 为最小单位 8kb 区 物理连续的页(8页)的集合 内部碎片 数据库页内部产生的碎片,外部反之 碎片的产生: 有一个表里有8条数据,已经将一页填满,这个时候要插入第九条数据,页也就分裂了.这就产生了内部碎片.如下图所示(excel示意一下  懒癌晚期) 注: 不会将9单独分到第二页,索引B+树存储,