单机多实例的源由一般es的对内存的最大支持最高32G，原因是jvm在内存小于32G的时候会采用一个内存对象指针压缩技术，如果大于32G的话，
不仅仅是浪费内存，还会使CPU的性能降低。但是我们的服务器不可能只有这么一点内存的，这时候我们可以部署单机多实例的es集群，充分利用剩余的内存。部署前的准备1.安装java和设置Java变量环境
（java安装包：jdk-8u144-linux-x64
英文 | https://javascript.plainenglish.io/understand-es6-in-20-minutes-8ab8f958e379了解 ES6根据维基百科解释“ECMAScript 规范是由 Netscape 的 Brendan Eich 开发的脚本语言的标准化规范；最初命名为 Mocha，然后是 LiveScript，最后是 JavaScript。”ECMAScr
ES学习文档最权威的，当然就是官方文档，根据自己所安装的版本进行选择：elasticsearch所有版本参考文档
如果英文文档阅读有困难，参考：Elasticsearch: 权威指南，但是中文文档有滞后性，比如目前es已经到6.X版本，而中文文档以2.X版本为基础，因此对于新版本的话会有部分不适用。参考博客：铭毅天下
使用阿里云 elasticsearch使用阿里云 elasticsearch服务
前言：Elasticsearch 也是使用 Java 编写的，它的内部使用 Lucene 做索引与搜索，支持结构化文档数据的分布式存储，并提供准实时的查询，全文检索，数据聚合；1 为什么要使用ES: ES 本身存在哪些特性使得我们放弃传统关系型数据库，ES的特点： （1）ES支持PB级别（100万G） 数据的查询，并且检索效率很高； （2）提供按照文档的相关性评分的全文检索； （3）支持分布式文档
1.概述基于版本: 2.x – 5.x在 es 的默认设置,是综合考虑数据可靠性,搜索实时性,写入速度等因素的,当你离开默认设置,追求极致的写入速度时,很多是以牺牲可靠性和搜索实时性为代价的.有时候,业务上对两者要求并不高,反而对写入速度要求很高,例如在我的场景中,要求每秒200w 条的平均写入速度,每条500字节左右接下来的优化基于集群正常运行的前提下,如果是集群首次灌入数据,可以将副本数设置为
1、tranlog flush 间隔调整 默认设置下，每个请求都flush，这是影响es写入速度的最大因素，需要调整translog持久化策略为周期性和一定大小的时候flush，例如： index.translog.durability: async 设置为async表示translog的刷盘策略按
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2020-12-15 17:48:00
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存储数据ES集群中只能有一台主机，其他都是从机，主机是通过选择产生的ES不管是为了数据的安全性，可用性，采用分片的方式进行存储数据，而且主分片分配到不同的节点当中，不一定都在Master节点上。ES没有经过特殊的设置，默认是会在每个节点上设置5个分片。分片从0开始，到4。ES保存数据的时候都是保存到主分片上，然后从分片进行同步数据。所以，虽然所有的请求都是请求主节点，但是CRUD的操作都是分散到所
es在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率啊？ 问这个问题，是肯定的，说白了，就是看你有没有实际干过es，因为啥？es说白了其实性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下5秒~10秒，坑爹了。第一次搜索的时候，是5~10秒，后面反而就快了，可能就几百毫秒。（LRU） 你就很懵，每个用户第一次访问都会
前言经常会有人吐槽，Elasticsearch为什么写着写着突然就慢了？
笔者总结了常见的一些导致写入慢的场景，以供大家排查。Elasticsearch写入慢问题排查思路Elasticsearch的写入场景相对比较简单，绝大部分场景下我们都是使用bulk API进行写入操作，列举了下面一些场景可能会导致写入慢的问题。场景1 内存参数配置不合理。是否给Elasticsearch实例足够的内存，如果内
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2023-07-06 14:53:18
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Python3.7+Django2.0.4配合Mongodb = 高性能高扩展标签云存储方案本次主要讨论下标签分词切出来之后，如何进行存储。假设我们目前文章-标签体系的需求是这样：每篇文章都具有唯一的标题、描述以及 URL。每篇文章都具有一个或多个标签。每篇文章都具有作者的名称，以及喜欢每篇文章都有用户的评论，用户名、消息、日期时间以及评论的喜欢度。每篇文章都可以有 0 个或多个评论。那么如果使用
ES-深入功能ES中数据是如何组织的？逻辑设计：用于索引和搜索的基本单位是文档，可以将其认为是关系数据库里的一行。文档以类型来分组，类型包含若干文档，类似表格包含若干行。最终，一个或多个类型存在于同一索引中，索引是更大的容器，类似数据库。物理设计：ES将每个索引划分为分片，每份分片可以在集群中的不同服务器间迁移。1.理解逻辑设计：文档、类型和索引1.1文档：ES是面向文档的，这意味着索引和搜索的最
前言：ES作为nosql 的数据存储，为什么它在承载PB级别的数据的同时，又可以对外提高近实时的高效搜索，它又是通过什么算法完成对文档的相关性分析；又是怎么保证聚合的高效性；1 ES 分布式文档存储：1.1 文档存储： 所谓分布式文档存储，就是我们在想ES存入数据时，ES在进行一次序列化为JSON字符串后，可以按照一定的路由规则将文档数据存储到不同的服务器中。 ES中的文档存储与分片中，所以只要使
Elasticsearch是一款提供检索以及相关度排序的开源框架，同时，也支持对存储的文档进行复杂的统计——聚合。前言ES中的聚合被分为两大类：Metric度量和bucket桶（原谅我英语差，找不到合适的词语.....就用单词来说吧！）。说的通俗点，metric很像SQL中的avg、max、min等方法，而bucket就有点类似group by了。本篇就简单的介绍一下metric聚合
一、Elasticsearch写人数据的过程1）客户端选择一个node发送请求过去，这个node就是coordinating node（协调节点）2）coordinating node，对document进行路由，将请求转发给对应的node（有primary shard）3）实际的node上的primary shard处理请求，然后将数据同步到replica node4）coordinating
ES数据存储1、存储流程为了将数据添加到Elasticsearch，我们需要索引(index)——一个存储关联数据的地方。实际上，索引 只是一个用来指向一个或多个分片(shards)的“逻辑命名空间(logical namespace)”.一个分片(shard)是一个最小级别“工作单元(worker unit)”,它只是保存了索引中所有数据的一部分。当一个写请求发送到 es
目录1、es 中的数据格式2、集群管理3、CRUD 操作4、多种搜索1、es 中的数据格式与传统的数据库的关系型数据格式不同，es的数据格式是面向文档 document ，而不是面向对象的。应用系统的数据结构都是面向对象的，它是比较复杂的，对象数据存储到数据库中，只能拆解开来，变为扁平的多张二维表，每次查询的时候，还要还原对象格式，故很麻烦。es是面向文档document的，文档中存储的数据结构，
elasticsearch常识：1、es存储结构Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns //这个就是Mysql的结构,不多说,都懂 Elasticsearch -> Index-> Types -> Documents -> Fields //这个就是ES的结构 #ES的inde
问题描述：按照项目计划，今天上线部署日志系统（收集线上的所有日志，便于问题排查）。运维按照以前的部署过程，部署elasticsearch,部署结束之后，通过x-pack的monitor发现elasticsearch的索引速度只有几百/秒的索引速度，远远小于同样的配置，没有做优化的另一个es集群。问题就产生了，什么原因呢问题定位：下午比较忙，没有时间排查问题，就让另个同事，排查，下午下班的时候去问什
分析面试官问这个问题，一般就是向要考校你是否真的用过Elasticsearch分布式搜索引擎，对于查询效率的优化有没有真正的应用场景。es这个东西，真正来说并没有想象中那么牛逼。很多时候数据量太大的话，特别是如果有几亿条数据，搜索效率是很低的，第一次跑的时候你会发现在5-10秒之间，至于为什么第一次跑会这么久呢，下面会给你答案。我们要知道，对于一些现在运用的大部分主流技术，对于性能优化基本都是没有
Elasticsearch实战—ES数据建模一对多模型Nested结构 文章目录Elasticsearch实战---ES数据建模一对多模型Nested结构1.ES 一对多模型Nested 结构模型实战2.ES字段查询2.1 非Nested 错误结构及错误查询2.2 Nested结构，正确查询3.Nested结构原理 我们如何把Mysql的模型合理的在ES中去实现? 就需要你对要存储的数据足够的了解
