[size=large]elasticsearch可以使用preference参数来指定分片查询的优先级，使用时就是在请求url上加上preference参数，如：http://ip:host/index/_search?preference=_primary
java的调用接口翻译为：client.prepareSearch(“index”).setP
在Elasticsearch（ES）中，随着数据量的增长，对索引进行扩展或调整分片设置可以通过以下三种方案实现：写在前面的话Elasticsearch的设计原则之一是不可变性：一旦数据被写入，就不能修改其结构。在实际业务开始前应充分评估当前集群的状态和未来的增长趋势，但是由于没有做好容量规划与评估，没有设计灵活的代码，或者不熟悉硬件的性能等原因，随着单个索引数据越来越多，初始设置的分片较少已经满足
集群术语- 节点： 一个elasticsearch实例(一个elasticsearch进程)就是一个节点
- 集群： 由一个或者多个elasticsearch节点组成
- 主节点： 临时管理集群级别变更：新建/删除索引，新建/移除节点，不参与文档级别变更或者搜索，当数据量增长时，不会成为集群瓶颈，集群只有一个主节点，通过各个节点选举产生
- 分片(shard)：是最小级别工作单元,它只是保
在 Elasticsearch 中，分片（shard）是将索引划分为多个较小的部分的过程。分片可以提高搜索性能和容错能力。下面是如何为书籍示例创建一个带有分片和中文分词器的索引。我们将为 “books” 索引创建 3 个主分片（primary shards）和 1 个副本分片（replica shard）。创建带有分片和映射的索引：使用以下命令创建一个带有分片和映射的 “books” 索引：cur
从2014年开始接触ElasticSearch到现在已8年有余，由单点使用、主从复制、冷热架构到ILM机制的使用。这些年踩过不少坑，也总结了一些常规检查及优化方法今天分享给大家。健康状态集群是否健康，通常由三种状态颜色区分green、yellow、red。非green状态通常由于有分片处于未分配状态导致，如果有副本分配未分配则会变为yellow，若主分片存在问题则直接为red。可以通过这么几个接口
0、引言
原作者：Christian Dahlqvist。 在构建Elasticsearch集群的初期如果集群分片设置不合理，可能在项目的中后期就会出现性能问题。
Elasticsearch是一个非常通用的平台，支持各种各样的用例，并且为数据组织和复制策略提供了巨大灵活性。这种灵活性使得作为ELK新手的你将数据组织成索引和分片变得困难。虽然不一定会在首次启动时出现问题，但由于数据量随时间的推移，可
转载
2021-09-05 16:48:30
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0、引言本文翻译自Elasticsearch20170918热乎的官方博客，原作者：Christian Dahlqvist。 在构建Elasticsearch集群的初期如果集群分片设置不合理，可能在项目的中后期就会出现性能问题。Elasticsearch是一个非常通用的平台，支持各种各样的用例，并且为数据组织和复制策略提供了巨大灵活性。这种灵活性使得作为ELK新手的你将数据组织成索引和分片变得困难
原创
2022-04-22 17:00:41
216阅读
0、引言本文翻译自Elasticsearc
翻译
2022-07-21 14:15:52
99阅读
大多数Elasticsearch用户在创建索引时的一个关键问题是“我应该使用多少个分片？”在本文中，我将介绍在分片分配时的一些权衡以及不同设置带来的性能影响.。如果你想学习如何神秘化和优化你的分片策略请继续阅读。为什么优化？这是一个重要的话题, 很多用户对如何分片都有所疑惑, 有个最好的理由就是. 在生产环境中, 随着数据集的不断增长, 不合理的分配策略可能会给系统的扩展带来严重的问题.同时, 这
文章目录1、分片的基本认知2、分片创建策略3、分片分配的基本策略4、分片的数量分配多少5、分片的大小决策6、重要的配置6.1 自定义属性6.2 索引级配置6.3 集群级配置7、索引分片分配：Index Shard Allocation7.1 分片均衡策略：shard rebalance7.2 延迟分配策略（默认1m）：7.3 分片过滤：即（Shard allocation filtering，控
搜索引擎是一个检索服务，主要分全文检索和垂直检索。ElasticSearch是分布式的索引库。一、es的名词定义关系型数据库 elasticsearchDatabaseIndexTableTypeRowDocumentColumnFieldSchemaMaping类型（type）：es6.x只有一个type，之前可以建很多，es7.x就没有这个type了。二、分布式索引介绍1、numbe
一 分片概念以及设置分片概念：一个 分片 是一个底层的 工作单元 ，它仅保存了全部数据中的一部分。我们往 Elasticsearch 添加数据时需要用到索引 —— 保存相关数据的地方。索引实际上是指向一个或者多个物理 分片 的 逻辑命名空间。分片分为主分片和副本，数量可以设置。举个例子：假设elasticsearch集群由6台服务器，分别是 node-1、node-2、node-3、node-4、
#全局操作
#查看集群健康状况
GET /_cat/health?v
#查看节点情况
GET /_cat/nodes?v
#查看各个索引状态
GET /_cat/indices?v
#创建索引 PUT 索引名?pretty
PUT /movie_index
#删除索引
DELETE /movie_index
#查看某索引的分片情况
GET /_cat/shards/movie_index
###1，es的命令GET _search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
#新增索引的同时添加分片，不使用默认分片，分片的数量
#一般以节点数平方计算，比如有3个节点，分片数量9个，3个主分片和6个副本
#设置分片和副本方式一，创建索引时就指定
PUT /testshards
{
"settings":{
"number
前阵子看了一下es文档中关于shards原理的介绍，于是按照自己的理解总结了一下，基本上是照着原文翻译的，个别部分是按照自己的理解写的。逆向索引/倒排索引：与传统的数据库不同，在es中，每个字段里面的每个单词都是可以被搜索的。如hobby:"dance,sing,swim,run",我们在搜索关键字swim时，所有包含swim的文档都会被匹配到，es的这个特性也叫做全文搜索。为了支持这个特性，es
1、es搜索引擎的架构是怎么设计的？为什么是分布式的？答：es的核心思想就是在多台机器上部署启动多个es的进程实例，这样就组成了一个es集群，接着当你新建一个索引时（es7.0之后一个索引相当于一个表），这个索引可以被拆分成多个分片shard，每个分片存储这个索引下的一部分数据。接着就是每个分片shard都有多个备份，就是说每个分片都有一个备份分片，主分片负责写入数据，之后会将数据同步到其他机器他
ES主副分片数据不一致分析 文章目录ES主副分片数据不一致分析问题描述问题重现问题分析修复方案 问题描述在请求索引中的某一条数据时，时而查询有结果，时而无结果。两种情况交替出现。问题重现通过对问题数据的点查，确实重现了该现象GET indexName/typename/docid问题分析按照ES写入的设计，是最终一致性的，在进行刷盘之后，应该是不会丢失的。存储物理文件的损坏，应该是引起索引的不健康
概念索引ES将它的数据存储在一个或者多个索引中。用sql领域的术语来类比，索引就像数据库，可以向索引写入文档或者从索引中读取文档，并通过ES内部使用的Lucene将数据写入索引或从索引中检索数据。索引是具有某些类似特征的文档集合，索引由名称标识（必须全部小写）。分片ES会把查询文档集合分解为多个小的索引，每一个小的索引就叫做分片。每个分片都是一个独立的’索引’。 数据量非常大TB级别，数据分配到不
写在前面：我在做Elasticsearch相关的数据同步时，查阅了比较多的文章，再结合自己踩过的坑，发现了一些实战中比较经典的问题，下面选取几个常见且典型的问题分析下：订单表、司机车辆表父子文档可以实现类似SQL的左连接吗？通过canal同步到ES中，能否实现类似左连接的效果？具体应该如何建模？一个人管理1000家门店，如何更高效的查询自己管辖的商品类目？一个人维护1000个司机，如何快速查询自己
关于Lucene的学习Elasticsearch详解ES的核心概念ES的节点类型ES的集群状态3C与脑裂 Elasticsearch详解ES的核心概念Cluster：集群，由一个或多个节点组成。Node：节点，同一集群内节点的名字不能重复，通常给节点分配一个或多个分片。Shards：分片，ES支持PB级检索，当索引上数据量太大时，会分成多个分片，类似数据库的分库，写入数据时通过路由来决定写入哪个
