ElasticSearch创建动态索引 需求:某实例需要按照月份来维护,所以之前的“写死”索引的方式当然不行了.通过百度和看SpringDataElasticSearch官方文档,最后解决了这个问题. 关键技术点: Spel表达式 (通过调用方法来获取新的索引名,方法内处理新索引名的生成逻辑) 实体类部分代码: 从表达式中可以看出:esConfig 是一个bean,调用了getXX方法. @Document(indexName = "#{esConfig.getApiCallIndexName(

目录 1 Lucene操作document的流程 1.1 添加document的流程 1.2 删除document的流程 2 优化写入流程 - 实现近实时搜索 2.1 流程的改进思路 2.2 设置refresh的间隔 3 优化写入流程 - 实现持久化变更 3.1 文档持久化到磁盘的流程 3.2 基于translog和commit point的数据恢复 4 优化写入流程 - 实现海量segment文件的归并 4.1 存在的问题 4.2 merge操作的流程 4.3 优化merge的配置项 4.4

目录 1 索引模板概述 1.1 什么是索引模板 1.2 索引模板中的内容 1.3 索引模板的用途 2 创建索引模板 3 查看索引模板 4 删除索引模板 5 模板的使用建议 5.1 一个index中不能有多个type 5.2 设置_source = false 5.3 设置_all = false 5.4 设置dynamic = strict 5.5 使用keyword类型 1 索引模板概述 1.1 什么是索引模板 索引模板: 就是把已经创建好的某个索引的参数设置(settings)和索引映射(m

在使用Eleasticsearch进行索引维护的过程中,如果你的应用场景需要频繁的大批量的索引写入,再使用上篇中提到的维护方法的话显然效率是低下的,此时推荐使用bulkIndex来提升效率.批写入数据块的大小取决于你的数据集及集群的配置. 下面我们以Spring Boot结合Elasticsearch创建一个示例项目,从基本的pom配置开始 <dependency>    <groupId>com.google.code.gson</groupId>    <ar

1. 编写索引内容 节点解释: settings:配置信息 "number_of_replicas": 0  不需要备份(单节点的ElasticSearch使用) "mappings":  映射内容 "dynamic":false  是否动态索引,这里使用的是false,表示索引的固定的,不需要修改. "properties": 属性结构内容 "index":"true"  需要分词处理

ElasticSearch+Kibana 索引操作 一 前言 ElasticiSearch 简介 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.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 因为在工作的项目中有使用到所以写下相关的内容,并附带源码 感兴趣的朋友可以自

参考文档:https://es.xiaoleilu.com/010_Intro/00_README.html 一.索引操作 1.查看当前节点的所有的index 查看当前节点的所有的index [root@es1 ~]# curl -X GET 'http://10.87.6.2:9200/_cat/indices?v' health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size green

近发现elasticsearch近期索引文件大的吓人,清理了下之前的索引文件,发现服务器性能大大的减轻了一半,想一直保留近一个月的索引文件,但是又不想每个月手动清楚,在此写了一个小脚本 查询索引: curl -XGET 'http://127.0.0.1:9200/_cat/indices/?v' 一. 手动删除 rm -rf *--* 二.api删除 curl -XDELETE 'http://127.0.0.1:9200/logstash-2016-07-*' 清理掉了所有 3月份的索引文件

0x00 ElasticSearch的索引和MySQL的索引方式对比 Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤.特别是它对多条件的过滤支持非常好,比如年龄在18和30之间,性别为女性这样的组合查询. 倒排索引很多地方都有介绍,但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里?到底为什么快呢? 笼统的来说,b-tree索引是为写入优化的索引结构.当我们不需要支持快速的更新的时候,可以用预先排序等方式换取更小的存储空间,更快的检索速度等好处,其代价就是更新

译林:R-tree 一种空间搜索的动态索引结构Antonm Guttman 摘要为了有效地处理空间数据,正如在计算机辅助设计和地理数据应用中所要求的那样,数据库需要一种索引机制能根据它们的空间位置快速地取得数据项.然而传统的索引方法并不能很好的适应位于多维空间中的非零大小的数据对象.在这篇论文中,我们描述一种被称之为R-树的动态索引结构来满足这种需求,并且给出了对应的搜索和更新算法.我们进行了一系列的测试,结果表明这种结构的性能很好,结论是它对于当前的数据库系统在空间应用十分有帮助. 1.引言

如果elasticsearch删除索引报错 curl -X DELETE 'http://10.73.26.66:9200/httpd-34-2017.08.15' {"error":{"root_cause":[{"type":"illegal_argument_exception","reason":"text is empty"}],"type":"i

全文检索的应用越来越广泛,几乎成了互联网应用的标配,商品搜索.日志分析.历史数据归档等等,各种场景都会涉及到大批量的数据,在全文检索方面,方案无外乎Lucene.Solr.Elasticsearch三种应用的较为广泛.es.solr的底层都依托于Lucene,但es比solr学习成本更低,由于其提供的RESTful API简单快捷,对互联网应用开发而言更是如虎添翼. 下面结合以实际案例,通过Java API的形式操作es数据集. 框架选型基础是Spring Boot + Spring-data-

原文:Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- 第十五章:第一人称摄像机和动态索引 代码工程地址: https://github.com/jiabaodan/Direct12BookReadingNotes 学习目标 回顾视景坐标系变换的数学算法: 熟悉第一人称摄像机的功能: 实现第一人称摄像机: 理解如何动态索引一组纹理. 1 回顾视景坐标系变换 如果QW = (Qx, Qy, Qz, 1), uW = (ux,

一.简介 在ElasticSearch里没有专门的数组类型,任何一个字段都可以有零个和多个值.当字段值的个数大于1时,字段类型就变成了数组. 下面以视频数据为例,介绍ElasticSearch如何索引数组数据,以及如何检索数组中的字段值. 测试视频数据格式如下: { "media_id": 88992211, "tags": ["电影","科技","恐怖","电竞"] } media_i

ElasticSearch索引重建 ElasticSearch索引一旦建立,便不可修改索引字段类型(允许增加或者删除该字段) 例如从Integer类型修改为long类型,这是不被允许的,错误信息如下: 1 { 2 "error" : { 3 "root_cause" : [ 4 { 5 "type" : "illegal_argument_exception", 6 "reason" : "map

关于映射 实际工作中使用过ES的朋友可能会有和静儿一样的感受.ES存储更新从编码上是很方便.如下,Kubernetes的yaml文件完全可以通过json直接序列化一下,一行代码存入ES. 剩下的工作可以交给ES进行动态生成映射.索引映射的生成方式有两种: 动态映射 字段和映射类型不需要在使用前定义,新字段名可以自动被添加到索引.只需要更新索引,新字段可以被添加到顶层映射.内部对象或者嵌套字段. 显示的映射 动态的映射,字段类型定义靠的ES自己来猜.开发人员自己比ES更了解自己的索引字段.所以有时

在elasticsearch中,如果你有一类相似的数据字段,想要统一设置其映射,就可以用到一项功能:动态模板映射(dynamic_templates). 每个模板都有一个名字用于描述这个模板的用途,一个 mapping 字段用于指明这个映射怎么使用,和至少一个参数(例如 match)来定义这个模板适用于哪个字段.   参数: match_mapping_type允许你只对特定类型的字段使用模板,正如标准动态映射规则那样,比如string,long等. match(unmatch相反)参数只会匹配

ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎. 同时ES还是一个分布式文档数据库,其中每个字段均可被索引,而且每个字段的数据均可被搜索,能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据. 可以在极短的时间内存储.搜索和分析大量的数据.通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机. ES就是为高可用和可扩展而生的.一方面可以通过升级硬件来完成系统扩展,称为垂直或向上扩展(Vertical Scale/Scaling Up). 另一方面,增

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/dynamic-mapping.html#dynamic-mapping当 Elasticsearch 遇到文档中以前 未遇到的字段,它用 dynamic mapping 来确定字段的数据类型并自动把新的字段添加到类型映射.有时这是想要的行为有时又不希望这样.通常没有人知道以后会有什么新字段加到文档,但是又希望这些字段被自动的索引.也许你只想忽略它们.如果Elasticsear

目录 操作索引 1. 基本概念 2. 创建索引 2.1 语法 2.2查看索引设置 2.3.删除索引 2.4 映射配置 2.5 新增数据 2.6 修改数据 2.7 删除数据 3. 查询 3.1 基本查询 3.2.结果过滤 3.3 高级查询 3.4 过滤(filter) 3.5 排序 4. 聚合aggregations 4.1 基本概念 4.2 聚合为桶 4.3 桶内度量 4.4 桶内嵌套桶 4.5 划分桶的其它方式 操作索引 1. 基本概念 Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索