(4)进入kibana中Stack Management->Snapshot and Restore，选择快照点击Restore进行恢复。(5)取消全部勾选，只勾选业务索引数据，es、kibana自身的索引数据视情况恢复。后续一直点击next，恢复数据即可，恢复完成后验证数量和分词搜索结果。三、服务修改我们有使用一个项目es-search访问es，其他服务引入它的jar包来调用编写好的接口访
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
转载
2024-03-16 13:21:43
192阅读
# ES大数据量聚合查询的实现指南
在现代应用程序中，Elasticsearch（ES）常被用于处理大规模数据，其聚合查询功能尤其强大。本文将指导初学者如何使用Java实现ES大数据量聚合查询。我们将通过以下几个步骤进行实现：
## 实现流程概述
接下来是整个实现过程的简要流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------
背景：随着公司各项业务的快速发展与扩张，服务器和各种应用系统随之而增加，同时对应用系统、服务器的稳定性，可持续性提出了更高的要求，公司希望搭建一套综合的分析与监控系统，为各个部分提供决策支持。需要解决的问题：（1）数据孤岛问题，数据分散在不同的业务系统当中；（2）服务器日志信息如何有效搜集与存储；（3）业务部门分析需求不固定，经常有新的需求提出，如何满足各部门的需求；（4）基于上面的问题如何快速搭
转载
2024-07-11 09:47:28
47阅读
2.1、term&terms查询2.1.1、term查询 参考: Elasticsearch Reference [7.10] » Query DSL » Term-level queries » Term query
term的查询是代表完全匹配，搜索之前不会对你搜索的关键字进行分词，如关键字手机，不会分成手和机；再根据关键字去文档分词库中去匹配内容。
类似于MySQL库的 whe
转载
2024-06-25 21:18:17
1218阅读
在实际场景中会遇到这样的一种情况：数据量很大，而且还要分页查询，如果数据量达到百万级别之后，性能会急剧下降，导致查询时间很长，甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案，仅供参考。但是需要注意的是有个前提：主键id是递增且数据有序。
转载
2023-06-26 18:29:48
461阅读
1.Elasticsearch介绍Elasticsearch不是什么新技术，主要是将全文检索、数据分析以及分布式技术，合并在了一起，才形成了独一无二的Elasticsearch.数据库的功能面对很多领域是不够用的（事务，还有各种联机事务型的操作）；特殊的功能，比如全文检索，同义词处理，相关度排名，复杂数据分析，海量数据的近实时处理；Elasticsearch作为传统数据库的一个补充，提供了数据库所
转载
2024-04-02 15:45:23
72阅读
一、查询语句书写要点：1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where
转载
2023-09-29 10:40:44
853阅读
概要本篇从介绍搜索分页为起点，简单阐述分页式数据搜索与原有集中式数据搜索思维方式的差异，就分页问题对deep paging问题的现象进行分析，最后介绍分页式系统top N的案例。搜索分页语法Elasticsearch中search语法有from和size两个参数用来实现分页的效果：size：显示应该返回的结果数量，默认是10。 from：显示查询数据的偏移量，即应该跳过的初始结果数量，默认是0。
对于非常大的数据模型而言，分页检索时，每次都加载整个数据源非常浪费。通常的选择是检索页面大小的块区的数据，而非检索所有的数据，然后单步执行当前行。本文演示ASP.net的DataGrid和Sql Server 实现大数据量下的分页，为了便于实现演示，数据表采用了Northwind数据库的Orders表（830条记录）。如果数据表中有唯一的自增索引，并且这个字段没有出现断号现象。检索页面大小的块区数
转载
2024-08-28 16:12:12
0阅读
前言Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索与分析引擎，在使用过程中，有一些典型的使用场景，比如分页、遍历等。在使用关系型数据库中，我们被告知要注意甚至被明确禁止使用深度分页，同理，在 Elasticsearch 中，也应该尽量避免使用深度分页。这篇文章主要介绍 Elasticsearch 中分页相关内容！From/Size参数在ES中，分页查询默认返回最顶端的10条匹配hits。如果需
转载
2024-06-14 05:20:57
59阅读
ES是什么Elastic Search简称ES， 是一个高性能的全文检索框架。它提供存储、搜索、大数据准实时分析等。一般用于提供复杂搜索的服务。ES是基于Lucene进行二次开发的一个框架，首先Lucene是一个类库，业务系统中想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，除此之外，Lucene本身比较复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的，而经过ES进行
转载
2024-03-03 09:42:11
46阅读
前言在开发过程中可能会碰到某些独特的业务，比如查询全部表数据，数据量过多会导致查询变得十分缓慢。虽然在大多数情况下并不需要查询所有的数据，而是通过分页或缓存的形式去减少或者避免这个问题，但是仍然存在需要这样的场景，比如需要导出所有的数据到excel中，导出数据之前，肯定需要先查询表中数据，这个查询的过程中数据量一旦过大，单线程查询数据会严重影响程序性能，有可能过长的查询时间导致服务宕机。现在模拟使
转载
2023-06-15 09:47:19
1380阅读
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from xuehi.com where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
sele
转载
2023-12-28 03:34:02
106阅读
准备工作一般分页查询使用子查询优化使用 id 限定优化使用临时表优化关于数据表的 id 说明当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。下面简单说一下我知道的一些方法。准备工作为了对下面列举的一些优化进行测试，下面针对已有的一张表进行说明。表名：order_history
转载
2023-08-20 14:48:49
285阅读
elasticsearch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语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch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。官方客户端在Jav
转载
2024-07-05 18:23:59
141阅读
ES之前也有讲过了,它是一款高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎,他不单单是一个搜索,他还提供一些分析功能,
搜索和分析的一个引擎,然后可以快速的,实时的对大数据进行存储,搜索,和分析,所以在我们这个大数据时代,ES刚好就有了
用武之地,然后可以用来支撑有复杂的数据搜索需求的企业级应用,在文章多起来之后,我们要进行搜索的话,显然我们需要
一款全文搜索的引擎,支持我们大数据的一个搜索ES他有哪些
转载
2024-07-05 21:48:25
49阅读
Elasticsearch简介Elasticsearch，基于lucene，隐藏复杂性，提供简单易用的restful API接口、Java API接口Elasticsearch：一个实时分布式搜索和分析引擎，它用于全文搜索、结构话搜索、分析特点可以处理PB级数据将全文检索、数据分析以及分布式技术合并操作简单，容易部署，数据量不大提供了数据库所不能提供的功能Index（索引-数据库）索引包含一堆有相
转载
2024-04-21 20:01:12
53阅读
1.1 什么大数据具体来说，大数据技术涉及到数据的创造，存储，获取和分析，大数据的主要特点有下面几个：数据量大。一个典型的PC机载2000年前后其存储空间可能有10GB，今天facebook一天增加的数据量就将近有500TB；一架波音737的飞机绕美国飞行一周将会产生200TB的数据；移动互联网的发展，智能手机的普及，人们每时每刻都在产生数以万计的数据。数据变化快。高速的股票交易市场，产生的数据以
转载
2024-04-19 08:06:01
20阅读
前一节使用 AND 和 OR 等连接符来对数据的搜索进行筛选，那些是在条件明确的情况下，比如 id 值的范围，大小等等。 那么在我们知道的条件有限，只包含一部分，比如说 我要搜索 某个字段中包含 ‘Python’ 字符串的数据，但是我忘了 这个单词怎么拼写，或者忘了数据库中存储的 ‘P’ 是大写还是小写，只记得有 ‘ython’，怎么办呢？那么这就可以用到我们这一节要介绍的 使用 LIKE 进行模
转载
2023-09-29 07:00:03
201阅读
