一、应用背景 ES在创建好索引后，mapping的properties属性类型是不能更改的，只能添加。如果说需要修改字段就需要重新建立索引然后把旧数据导到新索引。1、当你的数据量过大，而你的索引最初创建的分片数量不足，导致数据入库较慢的情况，此时需要扩大分片的数量，此时可以尝试使用Reindex。2、当数据的mapping需要修改，但是大量的数据已经导入到索引中了，重新导入数据到新的索引太耗时
在上一篇博客中，介绍了ES中的一些核心概念和ES、Kibana安装方法。本节开始，我们从索引开始来学习ES的操作方法。 1 创建索引¶
创建一个索引的方法很简单，在Kibana中运行下行请求即可创建一个名为“index1”的索引：PUT /index1 运行结果如下所示，左侧为我们输入的请求语句，递减三角形按钮运行后，出现右侧返回结果。
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2023-08-18 16:53:09
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ElasticSearch es 插件开发1. 插件分类API Extension Plugins API扩展插件 通过添加新的API或功能向Elasticsearch添加新功能，通常与搜索或映射有关。 优秀插件代表：SQL language Plugin: 让 Elasticsearch 支持 SQL语句查询 (by NLPchina)Alerting Plugins 告警插件 监控Elasti
一、核心概念
1.1 索引（Index）
一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母），并且当我们要对这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。 一个索引相当于数据库，是多个相似文档的集合。必须通过索引才能进行搜索，使用使用能够极大的提升查询速度，类似于词典里面的目录。
1.2 类型（Type）
在一个索引中
大家应该都知道索引的建立对于MySQL数据库的高效运行是很重要的,索引可以大大提升MySQL的检索速度,下面这篇文章主要给大家介绍了关于mysql创建索引的3种方法,需要的朋友可以参考下1、使用CREATE INDEX创建，语法如下：CREATE INDEX indexName ON tableName (columnName(length));2、使用ALTER语句创建，语法如下：ALTER T
准备工作在开始创建索引之前，您需要安装Elasticsearch并启动Elasticsearch服务器。您还需要使用一个REST客户端，例如Kibana或Postman，以便与Elasticsearch进行交互。创建一个索引要创建Elasticsearch索引，请执行以下步骤：打开REST客户端并连接到Elasticsearch服务器。选择要创建索引所在的集群（如果有多个集群）使用PUT方法指定索
我们通常用用_cat检测集群是否健康。 确保9200端口号可用: curl 'localhost:9200/_cat/health?v' 绿色表示一切正常, 黄色表示所有的数据可用但是部分副本还没有分配,红色表示部分数据因为某些原因不可用. 2.通过如下语句，我们可以获取集群的节点列表curl 'localhost:9200/_cat/nodes?v' 3
1 面向文档(document oriented)
存储在ES中的一条数据即是一个文档，类似数据库的一行数据。ES会索引每个文档的内容，以便搜索。
它使用的JSON格式。即我们将数据存储到ES中，实际上是将JSON格式的字符串发给了ES。
2 ES支持的数据类型及对应属性（
）。
2.1 简单类型
string：
2.x版本使用，5
# 从 MySQL 表生成 Elasticsearch 索引
当我们需要在 Elasticsearch 中存储和查询大量的数据时，通常会使用 MySQL 数据库作为数据源。这时，将 MySQL 表生成 Elasticsearch 中的索引是必要的步骤。本文将介绍如何使用 Python 和 Elasticsearch 官方提供的库来实现这一过程。
## 准备工作
在开始之前，确保已经安装了 P
原创
2023-09-19 07:01:16
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```
内容：ECMAScript基础
日期：xx-xx-xx
```
# 一、...运算符【重点】
## 1.1 扩展运算符(spread)
1、扩展运算符的语法： ...
2、扩展运算符的功能： 展开数据、收集数据
### 1.1.1函数传参
```javascript
<script>
//收集数据
//function
前言这篇文章详细介绍了如何创建索引和某个类型的映射。下文中[address]指代elasticsearch服务器访问地址(http://localhost:9200)。1 创建索引1.1 简单创建语句curl -XPUT [address]/blog1.2
Elasticsearch不仅提供了索引副本分片功能，还支持索引备份，尤其适合index索引误删或者数据丢失情况的恢复。具体实现方式是，创建索引备份仓库→备份索引快照到仓库→查询索引备份仓库中快照列表→从备份快照中恢复索引。三个概念：仓库（repository）、快照（snapshot）、索引（index）为了方便理解，仓库可以理解为数据库实例，快照理解为数据库database，索引理解为表tab
接第7节5、删除文档&索引删除类型方法或路径参数删除文档DELETE customer/external/1删除索引DELETE customer5.1、删除文档在 postman 中使用 delete 方法发送 http://192.168.56.10:9200/customer/external/1 请求，可以看到以下结果，可以看到删除文档成功：再发送一次请求，会返回一个 404 状态
4）集群多个节点组成分布式系统，ES原生分布式，已启动一个ES进程，再启动一个进程，这个进程会自动发现集群并进入，前提条件是所有节点配置一套集群信息5）分片一个索引包含一个多个分片，7.0之前默认五个主分片，每个主分片一个副本，在7.0之后默认一个主分片，副本可以在索引创建之后修改数量，但是主分片的数量一旦确定不可修改。每个分片都是一个Lucene实例，有完成的创建索引和处理请求的能力ES会自动在
ES 记录之如何创建一个索引映射，以及一些设置** 初始化其映射**PUT /my_index/_mapping/my_type
{
"my_type": {//索引字段
"properties": {//
"english_title": {
"type": "string",//字段的类型，str
文章目录1. 索引结构2. Mapping2.1 字段数据类型2.2 动态映射2.3 映射参数3. Setting3.1 索引静态配置3.2 索引动态配置 1. 索引结构Elasticsearch索引主要结构有mapping和setting，下面学习一下。{
"scorpios": {
"aliases": {},
"mappings":{
雪花算法使用机器id和时间推移，生成19位long型id。 在分布式环境下，一台机器部署多个项目，或者docker部署项目，会产生id重复int count = 100000;
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(count);
Set<Long> set = new HashSet<>(cou
从快照恢复一旦你备份过了数据，恢复它就简单了：只要在你希望恢复回集群的快照 ID后面加上 _restore 即可：POST _snapshot/my_backup/snapshot_1/_restore默认行为是把这个快照里存有的所有索引都恢复。如果 snapshot_1 包括五个索引，这五个都会被恢复到我们集群里。和 snapshot
一：索引恢复介绍 索引恢复是ES数据恢复过程。比如当集群宕机或者异常重启后，写入磁盘的数据先到文件系统缓存中，没有来的级刷盘，如果不通过某种方式把数据找回来，则会丢失一部分数据，找回数据丢失的过程就是索引恢复过程。 根据数据分片的性质，索引分为主副分片，那么数据恢复就要分为主分片恢复和副分片恢复。
由于公司需要统一整合ES服务，最近开始着手迁移。迁移方案主要分为物理迁移、本地升级、逻辑迁移三种。物理迁移，就是冷拷ES数据到新集群，适合可以停机升级的业务；本地升级，是在原集群上升级，不涉及到数据迁移，但也是需要停机的；逻辑迁移，使用迁移工具从老集群将数据迁移到新集群，同时业务双写；逻辑迁移的工具有很多，因为我们提供ES服务的同时，也提供了logstash的服务。所以逻辑迁移采用了logstas
