概念（1）集群（Cluster）： ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了处理大型数据集，实现容错和高可用性，ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。（2）节点（Node）： 形成集群的每个服务器称为节点。索引(index): 在 ES 中, 索引是一组文档的集合 分片与副本的区别在于：当你分片设置为5，数据量为30G时，es会自动帮我们把数据均衡地分
# 使用 Java 查询 Elasticsearch 索引数据量
## 引言
随着大数据和实时搜索需求的增加，Elasticsearch（简称ES）已经成为处理和检索海量数据的热门选择。Elasticsearch 是一个基于Lucene的搜索引擎，它提供了强大的查询能力和灵活的数据索引机制。本文将介绍如何使用 Java 查询 Elasticsearch 中的索引数据量，并提供代码示例。
##
一、前言 我们在修改索引的mapping后，为了不影响线上的服务，一般需要新建索引,然后刷新数据过去，然而新索引的数据是否正常，跟旧索引数据比起来差异在哪里，这块总是难以验证。有幸参考大佬的文章，具体实施了以下两个方案，对比新旧索引的数据，大佬文章链接：图解 | Elasticsearch 获取两个索引数据不同之处的四种方案二、
前言这段时间在维护产品的搜索功能，每次在管理台看到 elasticsearch 这么高效的查询效率我都很好奇他是如何做到的。这甚至比在我本地使用 MySQL 通过主键的查询速度还快。为此我搜索了相关资料：这类问题网上很多答案，大概意思呢如下：ES 是基于 Lucene 的全文检索引擎，它会对数据进行分词后保存索引，擅长管理大量的索引数据，
1. 使用分片和副本 分片（Sharding）：ES自动将索引分成多个分片，分布式地存储和处理数据。对于大型索引，可以在创建时指定更多的主分片数量，以平衡数据和查询的负载。不过，一旦索引创建，其主分片的数量就不能更改，因此需要事先规划。副本（Replicas）：增加副本分片数可以提高系统的容错能力和读取性能。写操作会在所有副本上执行，但读操作可以分散到不同的副本上，从而提升查询性能。Elastic
目录1.ElasticSearch简介2.ElasticSearch与MySQL区别3.ElasticSearch核心概念介绍3.1索引（Index）3.1.1添加索引3.1.2查询索引3.1.3删除索引3.2域（Field）3.2.1数据类型3.2.2添加映射3.3文档（Document）3.3.1添加文档3.3.2查询文档3.3.3修改文档3.3.4删除文档3.4倒排索引4.Springboo
ES查询 一般我们使用ES最多的就是查询，今天就讲一下ES的查询。这里我是建了一个person的索引。"person" : {
"aliases" : { },
"mappings" : {
"properties" : {
"address" : {
"type" : "te
转载
2023-09-04 17:21:02
4601阅读
安装ELKelasticsearch下载地址：https://www.elastic.co/downloads/elasticsearchlogstash下载地址：https://www.elastic.co/downloads/logstashkibana下载地址：https://www.elastic.co/downloads/kibana安装参考（推荐官网下载压缩包再解压，brew安装会缺少
内存控制器使用的最大内存值。这些配置都可以动态更新。总的内存控制有以下参数：indices.breaker.total.limit：总的内存使用大小，默认为JVM堆内存大小的70%。列数据内存大小：列数据内存大小是指，在Elasticsearch系统中，系统会估计有多少数据被加载到内存中，如果估计超过这个阀值，它可以通过一个异常来防止该字段的数据加载。indices.breaker.fieldda
索引GET /_cat/indices?v 查看集群中所有索引的详细信息。包括索引的健康度、状态、分片数和副本数、包含的文档数等。您也可以查看指定索引的信息（GET _cat/indices/<index>?v）。
GET /_cat/aliases?v 查看集群中所有aliases（索引别名）的信息。包括aliases对应的索引、路由配置等。集群GET /_cat/health?v
常用查询ES提供了两种搜索的方式：请求参数方式 和 请求体方式。请求参数方式：
curl 'localhost:9200/bank/_search?q=*&pretty'
其中bank的索引名称，q后面跟着搜索的条件：q=*表示查询所有的内容
请求体方式（推荐这种方式）:
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
一、前言 数据平台已迭代三个版本，从头开始遇到很多常见的难题，终于有片段时间整理一些已完善的文档，在此分享以供所需朋友的 实现参考，少走些弯路，在此篇幅中偏重于ES的优化，关于HBase，Hadoop的设计优化估计有很多文章可以参考，不再赘述。二、需求说明 项目背景： 在一业务系统中，部分表每天的数据量过亿，已按天分表，但业务上受限于按天查询，并且DB中只能保留3个月的数据(硬件高配)，分库代价较
1分页1浅分页 from + size"浅"分页可以理解为简单意义上的分页。它的原理很简单，就是查询前20条数据，然后截断前10条，只返回10-20的数据。这样其实白白浪费了前10条的查询。其中，from定义了目标数据的偏移值，size定义当前返回的数目。实现原理因为es是基于分片的，假设有5个分片，from=100，size=10.则会根据排序规则从5个分片中各取回100条数据，然后汇总成500
目录一、CAP定理二、ES集群1、搭建集群：2、head 插件安装3、集群测试4、核心概念二、架构原理及分片一. ElasticSearch 分片二. 分片控制三. 分片原理1、倒排索引2、文档搜索3、近实时搜索 (缓存传递) (了解)4、段合并 (了解)四. 优化建议三、相关面试题 (建议电商后再看)一、CAP定理分布式系统的最大难点，就是各个节点的状态如何同步。CAP 定理是这方面的基本定理，
概念索引：含有相同属性的文档集合，一个索引代表消费者数据，另一个代表产品数据 类型：一个索引可以有多个类型，文档必须属于一个类型。有相同字段的文档作为一个类型。 文档：可以被索引的单位。比如用户的基本信息，一片文档的数据等等。是ES里最小的单位。索引是通过一个名字识别的，而且必须是英文字母小写，通过这个名字对文档数据进行CUDR。 索引->database 类型->Table 文档-&
1、查看健康命令：GET _cat/healthstatus: green/yellow/red green: 每个索引的primary shard和replica shard 都是active的 yellow: 每个索引的primary shard都是active的，部分replica shard不是active的 red: 不是所有的primary shard都是active的2、检查
一、单个大索引的缺陷如果每天亿万+的实时增量数据呢，基于以下几点原因，单个索引是无法满足要求的；1、存储大小限制维度单个分片（Shard）实际是 Lucene 的索引，单分片能存储的最大文档数是：2,147,483,519 (= Integer.MAX_VALUE - 128)。如下命令能查看全部索引的分隔分片的文档大小：GET _cat/shards
app_index
1. mget和sizees默认每次查询结果是返回十条数据，也可以通过size的方式设置更多条{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"entname": "华为技术华为技术有限公司"
}
}
]
}
}
Elk的查询使用方法1 elk通过调用其api的使用方法elasticsearch官网提供了这个cat的api方法，具体使用如下：elasticsearch本身提供了9200端口（如果未做修改的话）,可以在es的ip和端口后加/_cat查看可用的cat api以下为列举出的一般用法，更多用法可以在/_cat来查看1.1 /_cat/indices?index=a_log_*&v 查询指定i
引言：搜索即检索 如网页搜索，关系数据库查询其实也是一个搜索。那么这些搜索和全文搜索ElasticSearch有什么关系呢1.全文搜索（1）数据结构：我们以往学习的是数据库查询是结构化搜索，非结构化数据的搜索：顺序扫描法我们在windows系统中搜索文件时候，用的就是这种方法，适合小数据量文件。当数据量大时，就要采取全文搜索。全文搜索是一种将文件中所有文本与搜索项匹配的搜索方法。非结构
