一、ElasticSearch介绍一个采用RESTful API标准的高扩展性的和高可用性的实时性分析的全文搜索工具基于Lucene[开源的搜索引擎框架]构建ElasticSearch是一个面向文档类型的数据库es为非关系型数据，存储非结构化的数据二、ElasticSearch概念 version：7.x Near Realtime [准实时]ES 是一个准实时的
最近在优化部分业务的搜索吞吐率，结合之前优化过写请求的经验，想和大家讨论下我对es分片在不同场景下的分配策略的思路 原先普通索引我的分片策略是： 主分片=节点数，副本=1，这样可以保证业务数据一定的可用性（丢失一个节点数据完整），且书局是均匀的读写请求在各个节点也是均匀的。 该模式目前看来并不是一个最好的方案，首先对于写请求，请求会优先落到主分片，再由主分片下发到各个副
###1，es的命令GET _search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
#新增索引的同时添加分片，不使用默认分片，分片的数量
#一般以节点数平方计算，比如有3个节点，分片数量9个，3个主分片和6个副本
#设置分片和副本方式一，创建索引时就指定
PUT /testshards
{
"settings":{
"number
基本概念Segments in Lucene众所周知，Elasticsearch 存储的基本单元是shard， ES中一个Index 可能分为多个shard， 事实上每个shard 都是一个Lucence 的Index，并且每个Lucence Index 由多个Segment组成， 每个Segment事实上是一些倒排索引的集合， 每次创建一个新的Document， 都会归属于一个新的Segment
一个搜索请求必须询问请求的索引中所有分片的某个副本来进行匹配。假设一个索引有5个主分片，每个主分片有1个副分片，共10个分片，一次搜索请求会由5个分片来共同完成，它们可能是主分片，也可能是副分片。也就是说，一次搜索请求只会命中所有分片副本中的一个。协调节点两阶段：查询（Query）阶段和取回（Fetch）阶段。在初始查询阶段，查询会广播到索引中每一个分片副本（主分片或副分片），每个分片在本地执行搜
1.新建索引的时候 可以使用 命令 设置 分成多少个片。PUT /my_index HTTP/1.1
Host: localhost:9200
Content-Type: application/json
Content-Length: 88
{
"settings": {
"number_of_shards": 100,
"number_of_replicas": 1
ElasticSearch 适用场景日志可视化 --ELK组合，方便查询定位业务问题存储非结构化数据，有些场景存储复杂嵌套的关系类型，使用关系型数据库联合查询将会很繁琐，并且影响性能，这时ElasticSearch是个不错的选择。全文搜索引擎，对于海量数据的准实时搜索场景，ES是个不错的选择ElasticSearch的搜索过程1、当索引一片文档时发生了什么首先根据文档ID散列值选择一个主分片，并将
Elasticsearch是著名的开源分布式搜索和数据处理平台，是一个基于Lucene的分布式、实时、全文搜索系统，其稳定、可靠、高可用、可大规模扩展等特性，使得Elasticsearch的应用十分广泛。特别是结合Logstash、Kibana形成的ELK套件，更是在日志收集和可视化场景被大规模应用。本文将从零开始，介绍Elasticsearch的核心概念、安装和基本使用，目标是看完本文能够快速入
文章目录1. 查看文档存储分片2. 是怎么分配分片的呢?3. 注意 添加 Routing 后问题4. 案例 :5. 锁概念5.1 悲观锁概念5.2 乐观锁6. 版本控制6.7 之前最新方案（Es6.7 之后） 1. 查看文档存储分片ElasticSearch 是一个分布式系统,当我们存储一个文档到 es 上之后,这个文档则会存储到 master 节点上的 某一个分片中例如 新建一个索引创建一个
目录1、搜索引擎的基本原理2、Elasticsearch集群的形成机制2.1、集群节点的发现、选举和引导过程2.2、集群状态的发布过程3、索引分片的分配机制3.1、分片的分配3.2、分片分配的过程3.3、分片分配的感知3.4、分片分配的过滤4、索引分片的恢复机制4.1、分片的恢复4.2、分片恢复的过程 4.3、减少不必要的分片恢复4.3.1、延迟分片的恢复4.3.2、改变网关中触发分片恢
如何查看集群的当前状态 curl -sXGET ‘http://localhost:9200/_cluster/health?pretty’ 或者 sh index.sh healthcluster_name:集群名称status: 集群状态，green代表所有打开的索引的全部分片全部是正常状态，yellow表示部分分片的副本不活跃，red表示部分索引的主副分片全不活跃。 number_of_no
1.概述1.1 配置文件elasticsearch的config文件夹里面有两个配置文 件：elasticsearch.yml和logging.yml，第一个是es的基本配置文件，第二个是日志配置文件，es也是使用log4j来记录日 志的，所以logging.yml里的设置按普通log4j配置文件来设置就行了。1.1.1 elasticsearchelasticsearch.yml下面主要讲解下e
目录查询集群的健康状况查看集群中所有节点的分配信息查询集群/索引的文档总计数查询集群的分片分配信息查询集群中索引的分片数、文档数或集群中包含哪些索引查询集群的快照存储信息查看集群状态信息查看集群统计信息查看集群中所有节点的节点属性查询分片未分配的原因集群开启密码访问查询集群的健康状况绿色：所有分片都可用黄色：至少有一个副本不可用，但是所有主分片都可用红色：至少有一个主分片不可用，数据不完整&nbs
elasticsearch可以通过reroute api来手动进行索引分片的分配。不过要想完全手动，必须先把cluster.routing.allocation.disable_allocation参数设置为true，禁止es进行自动索引分片分配，否则你从一节点把分片移到另外一个节点，那么另外一个节点的一个分片又会移到那个节点。数据量很少的时候,可能影响不大,但是如果数据量很大,这个参数必须要设置
文章目录1、问题现象描述2、原因分析注意2.1 词频得分（TF）相关性2.2 反词频得分（IDF）相关性2.3 eplain 查看执行计划3、解决方案3.1 开发和灰度环境或数据量不大的情况3.2 对于生产环境4、测试数据 1、问题现象描述假设有shard_local_idf索引（索引数据见文章末尾）GET shard_local_idf/_search
{
"query": {
"
Es查询的时候默认是随机从一些分片中查询数据，可以通过配置让es从某些分片中查询数据1：_local指查询操作会优先在本地节点有的分片中查询，没有的话再在其它节点查询。 2：_primary：指查询只在主分片中查询3：_primary_first：指查询会先在主分片中查询，如果主分片找不到（挂了），就会在副本中查询。4：_only_node：指在指定id的节点里面进行查询，如果该节点只有
原创
2015-05-29 16:28:44
2272阅读
ElasticSearch 线程池类型分析之 ExecutorScalingQueue在ElasticSearch 线程池类型分析之SizeBlockingQueue这篇文章中分析了ES的fixed类型的线程池。本文分析scaling类型的线程池，以及该线程池所使用的任务队列：ExecutorScalingQueue
从ThreadPool类中可看出，scaling线程池主要用来执行ES的系统操作
概述1、Elasticsearch集群不同颜色代表什么？绿色——最健康的状态，代表所有的主分片和副本分片都可用；
黄色——所有的主分片可用，但是部分副本分片不可用；
红色——部分主分片不可用。（此时执行查询部分数据仍然可以查到，遇到这种情况，还是赶快解决比较好。2、Elasticsearch 集群颜色变黄色了要不要紧？Elasticsearch集群黄色代表：分配了所有主分片，但至少缺少一个副本。没
[size=large]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”).setP
大多数Elasticsearch用户在创建索引时的一个关键问题是“我应该使用多少个分片？”在本文中，我将介绍在分片分配时的一些权衡以及不同设置带来的性能影响.。如果你想学习如何神秘化和优化你的分片策略请继续阅读。为什么优化？这是一个重要的话题, 很多用户对如何分片都有所疑惑, 有个最好的理由就是. 在生产环境中, 随着数据集的不断增长, 不合理的分配策略可能会给系统的扩展带来严重的问题.同时, 这
