Elasticsearch笔记七之setting,mapping,分片查询方式 setting 通过setting可以更改es配置可以用来修改副本数和分片数. 1:查看,通过curl或浏览器可以看到副本分片信息 curl -XGET http://192.168.79.131:9200/shb01/_settings?pretty http://192.168.79.131:9200/shb01/_settings?prett 2:修改 不存在索引shb03时可以指定副本和分片,如果shb03已

elasticsearch可以使用preference参数来指定分片查询的优先级,使用时就是在请求url上加上preference参数,如:http://ip:host/index/_search?preference=_primary  java的调用接口翻译为:client.prepareSearch("index").setPreference("_primary").  默认情况下es有5种查询优先级:  _primary: 指查询只在主分片中查询  _pr

Elasticsearch 项目中使用到Es的父子结构.在数据填充之后,查看每个节点的数据分布情况,发现有的节点数据多,有的节点少的情况,在未使用Es父级结构之前,每个节点的数据分布还算平均,如下图: 左边的数据是未使用父子结构之前每个节点的数据分布数量,右边的是使用了父子结构之后的数据节点分布数量,最下面一行红色的数字是节点平均数量,可以看出,左边的数据与平均值相差不大,右边的数据与平均值最大相差400万,这个差距还是蛮大的,为什么会有这么大的差距呢?围绕着这个问题,进行了一番研究,今天就来学

简单数据集 到目前为止,已经了解了基本知识,现在我们尝试用更逼真的数据集,这儿已经准备好了一份虚构的JSON,关于客户银行账户信息的.每个文档的结构如下: { , , "firstname": "Bradshaw", "lastname": "Mckenzie", , "gender": "F", "address": "244 Columbus Place

Elasticsearch Client发送搜索请求,某个索引库,一般默认是5个分片(shard). 它返回的时候,由各个分片汇总结果回来. 官网API https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/2.4/index.html es 在查询时, 可以指定搜索类型为下面四种: QUERY_THEN_FETCH QUERY_AND_FEATCH DFS_QUERY_THEN_FEATCH DFS_QUERY_AND_FE

Elasticsearch部署建议 1. 选择合理的硬件配置:尽可能使用 SSD Elasticsearch 最大的瓶颈往往是磁盘读写性能,尤其是随机读取性能.使用SSD(PCI-E接口SSD卡/SATA接口SSD盘)通常比机械硬盘(SATA盘/SAS盘)查询速度快5~10倍,写入性能提升不明显. 对于文档检索类查询性能要求较高的场景,建议考虑 SSD 作为存储,同时按照 1:10 的比例配置内存和硬盘.对于日志分析类查询并发要求较低的场景,可以考虑采用机械硬盘作为存储,同时按照 1:50 的比

携程酒店订单Elastic Search实战:http://www.lvesu.com/blog/main/cms-610.html 为什么分库分表后不建议跨分片查询:https://www.jianshu.com/p/1a0c6eda6f63 分库分表技术演进(阿里怎么分):https://mp.weixin.qq.com/s/3ZxGq9ZpgdjQFeD2BIJ1MA 1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8

1.前缀查询(prefix) //prefix前缀查询 @Test public void test15() throws UnknownHostException { //1.指定es集群 cluster.name 是固定的key值,my-application是ES集群的名称 Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-application").build(); //2.创建访问

1.条件match query查询 //条件查询match query @Test public void test10() throws UnknownHostException { //1.指定es集群 cluster.name 是固定的key值,my-application是ES集群的名称 Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-application").build();

java使用elasticsearch进行模糊查询 使用环境上篇文章本人已书写过,需要maven坐标,ES连接工具类的请看上一篇文章,以下是内容是笔者在真实项目中运用总结而产生,并写的是主要方法和思路,具体实现大家可以看后面文章,若其中有不适,请大家多多包涵 一.ES模糊查询 (一)不含中文模糊查询,适用于数字 SearchResponse searchResponse=null; //连接elasticsearch TransportClient transportClient = ESCli

安装启动很简单,参考官网步骤:https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch 为了介绍Elasticsearch中的不同查询类型,我们将对带有下列字段的文档进行搜索:title(标题),authors(作者),summary(摘要),release date(发布时间)以及number of reviews(评论数量),首先,让我们创建一个新的索引,并通过bulk API查询文档: 为了展示Elasticsearch中不同查询的用法,首先在Elast

kibana CRUD 操作页面 一.简单的CRUD操作 1.添加 PUT /index/type/id {  "json数据" } 2.查询 GET /index/type/id 3.修改 POST /index/type/id/_update {  "doc": {     "FIELD": "值"  } } 4.删除 DELETE /index/type/id 二.搜索   搜索可以分成六大类 1.query strin

前提, Elasticsearch之curl创建索引库 Elasticsearch之curl创建索引 Elasticsearch之curl创建索引库和索引时注意事项 Elasticsearch之cur查询索引 1.根据员工id查询 [hadoop@djt002 elasticsearch-2.4.3]$ curl -XGET 'http://192.168.80.200:9200/zhouls/emp/1'{"_index":"zhouls","_type

Elasticsearch(7) ---复合查询 复合查询有:bool query(布尔查询).boosting query(提高查询).constant_score(固定分数查询).dis_max(最佳匹配查询).function_score(函数查询). 一.bool query(布尔查询) 1.概念 定义 可以理解成通过布尔逻辑将较小的查询组合成较大的查询. Bool查询语法有以下特点 子查询可以任意顺序出现 可以嵌套多个查询,包括bool查询 如果bool查询中没有must条件,shou

Elasticsearch(9) --- 聚合查询(Bucket聚合) 上一篇讲了Elasticsearch聚合查询中的Metric聚合:Elasticsearch(8) --- 聚合查询(Metric聚合) 说明 本文主要参考于Elasticsearch 官方文档 7.3版本. Bucket Aggregations 概念:Bucket 可以理解为一个桶,它会遍历文档中的内容,凡是符合某一要求的就放入一个桶中,分桶相当与 SQL 中的 group by. 这篇博客讲的桶的关键字有:Terms

一.副本分片介绍 什么是副本分片? 副本分片的主要目的就是为了故障转移,如果持有主分片的节点挂掉了,一个副本分片就会晋升为主分片的角色. 在索引写入时,副本分片做着与主分片相同的工作.新文档首先被索引进主分片然后再同步到其它所有的副本分片.增加副本数并不会增加索引容量. 无论如何,副本分片可以服务于读请求,如果你的索引也如常见的那样是偏向查询使用的,那你可以通过增加副本的数目来提升查询性能,但也要为此,增加额外的硬件资源. Elasticsearch内部分片处理机制 逆向索引 与传统的数据库不同

概要 本篇主要介绍聚合查询的内部原理,正排索引是如何建立的和优化的,fielddata的使用,最后简单介绍了聚合分析时如何选用深度优先和广度优先. 正排索引 聚合查询的内部原理是什么,Elastichsearch是用什么样的数据结构去执行聚合的?用倒排索引吗? 工作原理 我们了解到倒排索引对搜索是非常高效的,但是在排序或聚合操作方面,倒排索引就显得力不从心,例如我们举个实际案例,假设我们有两个文档: I have a friend who loves smile love me, I love

在GIS行业的应用越来越广泛,GIS最常用根据区域进行空间数据查询     我定义了两个方法,一起来看一下: /** * geodistance filter * 一个过滤器来过滤基于一个特定的距离从一个特定的地理位置/点. * @author chenjie * @param x * @param y * @param distance * @return */ protected static FilterBuilder geoDistanceFilter(Double x,Double y

Elasticsearch(GEO)空间检索查询python版本 1.Elasticsearch ES的强大就不用多说了,当你安装上插件,搭建好集群,你就拥有了一个搜索系统. 当然,ES的集群优化和查询优化就是另外一个议题了.这里mark一个最近使用的es空间检索的功能. 2.ES GEO空间检索 空间检索顾名思义提供了通过空间距离和位置关系进行检索的能力.有很多空间索引算法和类库可供选择. ES内置了这种索引方式.下面详细介绍. step1:创建索引 def create_index(): m

#bool查询#老版本的filtered查询已经被bool代替#用 bool包括 must should must_not filter来完成 ,格式如下:#bool:{#  "filter":[],#  "must":[],#  "should":[],#  "must_not"[],#}#must 数组内的所有查询都必须满足#should 数组内只需要满足一个#must_not 一个都不能满足 #建立测试数据 POST l