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
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，
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-&
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
# 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。
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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（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
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、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、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、
倒排索引（Inverted Index）是信息检索技术中最常用的数据结构之一，主要用于加速文本检索的过程。在经典的Nosql数据库ElasticSearch中也是采用了这种经典的数据结构。本文将详细介绍倒排索引的基本原理以及应用场景。一、什么是倒排索引倒排索引是一种以单词为索引关键字，用于查找包含指定单词的文档列表的数据结构。以搜索引擎为例，当用户输入一些关键词进行搜索时，系统会把所有包含这些关键
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
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2023-09-04 17:21:02
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目录1 检查集群的健康状况2 查看集群中的节点个数3 查看集群中的索引 在本篇文章之前, 需要完成: ① 启动Elasticsearch服务, 至少启动一个节点, 参考博主文章 ES 02 - Elasticsearch单机服务的部署 (包括常见问题的解决), 部署Elasticsearch服务; ② 启动Kibana, 参考博主文章 ES 04 - 安装Kibana
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
# Java获取es索引数据量和大小实现方法
## 1. 整体流程
### 步骤
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求帮助
开发者-->>小白: 确认需求
小白->>开发者: 获取索引数据量和大小
```
## 2. 每一步操作
### 第一步：连接Elasticsearch
```java
// 创建 Transpor
ES集群容量及索引规划1 集群规模评估评估什么计算资源的CPU和内存存储资源的类型及容量节点数量根据什么评估业务场景：日志分析、指标监控、网站搜索查询及写入QPS索引数据总量集群规模评估准则32C64G单节点配置通常可承载5W次/s的写入；写入量和数据量较大时，优先选择32C64G的节点配置；1T的数据量预计需消耗2-4GB的内存空间；实际存储空间通常为原始数据量2.8倍（1副本）搜索场景优先选择
近来，公司业务拓展，要处理一些超大规模的数据。业务单日数据规模巨大，一天需要采集几百亿甚至上千亿条目的数据，当然总数据规模更大，数据种类繁多，每种数据维度也很多，但数据是有保留期限的。因数据量级较大，起初我们选择了开源的ES进行数据处理和检索。ES是一个高扩展的全文检索和分析引擎，它可以准实时地快速存储、检索和分析海量的数据。ES基本是目前大数据平台中全文检索业务的中流砥柱，ES是面向文档型数据库
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
一、ES的产生1.1 大批量数据如何检索问题：当系统数据量上了10亿条的时候，我们通常会从以下角度去考虑问题：用什么数据库好？(mysql、oracle、mongodb、hbase…)如何解决单点故障；(zk、mq)如何保证数据安全性；(热备、冷备)如何解决检索难题；(数据库代理中间件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale等;)如何解决统计分析问题；(离线、近实时)1.2 传统数据
