一：近实时搜索原理 先认识几个基本概念：1、segmentes基本存储单元是shard，index分散在多个shard上。 而每个shard由多个段-segment组成，每次创建一个新Document(一条新数据)，就会归属于一个新的segment。 删除数据时，也不会直接删除当前segment，只是标记为已删除状态，后续在合适时机删除。2、translog操作日志，用来记录操作动作，防
删除数据分为两种：一种是删除索引（数据和表结构同时删除，作用同MySQL中 DROP TABLE “表名” ），另一种是删除数据（不删除表结构，作用同MySQL中Delete 语句）。一：删除索引：删除单个索引可以使用命令 【DELETE /索引名称】Delete 索引名称删除多个索引可以使用命令 【DELETE /索引1，索引2】Delete 索引名称1，索引名称2 【DELETE /testi
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2023-07-06 14:51:31
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记录一次工作中遇到的问题。后台管理系统中管理功能将数据保存到数据库一份，同时也保存到ES中一份，然后终端POS从ES中取数据。这时候问题来了，通过管理功能删除数据，本来应该是同时删除数据库以及ES中的数据，然而，实际情况是数据库中的数据已被删除，ES中的数据还在，等1-2分钟之后ES中数据才消失。这导致终端POS不能显示最新的数据。下面来看看问题的解决过程。先来看看实体类的配置。ESWindowg
# MySQL删除数据很慢的原因及优化方法
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它具有高性能、稳定可靠等特点。然而，有时我们在执行删除数据的操作时，可能会发现删除速度非常慢，这给我们的操作带来了困扰。本文将探讨MySQL删除数据很慢的原因，并提供优化方法以加快删除操作的执行速度。
## 原因分析
### 1. 数据量过大
当我们面对大量数据的情况时，删除操作可能会变得非常缓慢。这是
原创
2023-08-11 05:25:28
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一.基础知识的刨析1.ElasticSearch中的indexElasticSearch中的索引(index)是用于组织数据的逻辑命名空监（如数据库）。ElasticSearch的所有默认有5个分片(shard)--当然这是7.x版本之前的特性了。7.x之后新建索引默认都是1个分片。分片是实际存储数据的lucene索引，它本身就是一个搜索引擎。每个分片可以有零个或多个副本（replicas）默认是
目录一、新增文档（Document）1.1、put方式1.2、post方式二、查询文档三、修改文档3.1、全量更新3.2、部分更新3.3、检查更新四、删除文档4.1、单条删除五、bulk 批量增删改 一、新增文档（Document）1.1、put方式格式：PUT /index_name/type_name/id{field_name:field_value}（需手动指定id） 示例：PUT /te
# 进入bin目录
cd /czz/elsearch/bin
# 后台启动(不加-d参数则是前台启动，日志在控制台)
# 后台启动日志如果不配置，在es目录的logs下面
./elasticsearch -d装完本机访问http://127.0.0.1:9200/{
"name" : "node-1",
"cluster_name" : "my-appli
一、写数据的底层原理数据写入的底层流程原理 1、数据先被写进内存buffer，同时这一操作也写进translog中，这时的数据还不可被检索到。 2、每隔1s(这个时间可以调整)进行一次refresh，将buffer内1s的数据写进os cache中，构成一个segment分段，同时清空buffer，这时数据可以被检索到，但由于数据仍然在内存中，若发生故障，数据是可以丢失的。 3、不断地重复上面的步
在生产环境下，无论使用Elasticsearch做检索还是ELK分析的，如果文档数量非常庞大，动辄就是按T计算。Elasticsearch也提供了文档的批处理机制，允许一次性检索多个文档。为了保证集群处在一个最佳负载状态，我们会通过Delete By Query的方式去定期删除索引中的数据。Delete By Query API 介绍根据特定的查询条件对ES相关索引中某些特定的文档进行批量删除。
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2023-09-17 11:33:38
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一、分段存储elastic search以下统称es底层使用Lucene，lucene使用基于倒排索引和分段（segment）存储的方式完成数据索引。 将一个索引文件分成了许多子文件，每个子文件就叫做段（索引中最小存储单元），段具有不变性，一旦索引数据被写入到硬盘就不可再修改1.1数据操作过程：新增：新增索引数据时，由于段的不变性，所以会新建一个段存储新数据。删除：删除索引数据时，由于段的不变性，
首先明确几个概念：1.segment是在磁盘上的2.ES删除数据导致磁盘容量上升原因：ES才用的标记删除，首先会将要合并的数据拷贝出来，重新写入到新的segment中，然后删除旧的数据，所以会导致消耗额外的磁盘和IO3.ReFresh：从文件系统缓存中把数据写入到磁盘segment，并打开segment，使得新数据可以搜索的过程叫做Refresh4.ES查询将按照策略分配到指定的主从片上，默认是挑
# 为什么MySQL表里删除数据很慢？
在使用MySQL数据库时，有时会遇到删除数据非常慢的情况。这可能会给数据库性能和用户体验带来负面影响。那么，为什么MySQL表里删除数据会变得如此缓慢呢？我们来分析一下可能的原因，并探讨如何解决这个问题。
## 为什么删除数据慢？
### 索引问题
一个常见的原因是表中缺乏合适的索引。当你执行删除操作时，MySQL需要逐行扫描整个表来找到需要删除的数
一、背景Elasticsearch是最近几年非常热门的分布式搜索和数据分析引擎，携程内部不仅使用ES实现了大规模的日志平台，也广泛使用ES实现了各个业务场景的搜索、推荐等功能。本文聚焦在业务搜索的场景分享了我们在做数据同步方面的思考和实践，希望能对大家有所启发。二、现状调研数据同步是个很麻烦的事情，在各种论坛、分享中被大家反复讨论。我们的需求大致包括全量、增量地从Hive、MySql、Soa服务、
实际上个别特殊情况下，MySQL出现慢查询并不是SQL语句的问题，而是它自己生成服务器的负载太高了，导致SQL语句执行很慢。举个例子，比如现在MySQL服务器的磁盘IO负载特别高，也就是每秒执行大量的高负载的随机IO，但是磁盘本身每秒能执行的随机IO是有限的。结果就导致你正常的SQL语句去磁盘上执行的时候，如何要跑一些随机IO，你的磁盘太繁忙了，顾不上你，导致你本来很快的一个SQL，要等很久才能执
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2023-06-16 14:49:49
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1、es写入数据的基本原理及过程假设es中的一个index，有3个shard，部署在3台机器上，如图1所示。图1 es部署图当客户端写入一条数据的时候，可以挑选任意一个节点去写，假设客户端把数据分发到了机器02上去了。此时es进程02就被称为协调节点（coordinating node）。图2 es协调节点协调节点此时就会对这这条数据做hash，假设这条数据hash完之后属于shard0
对之前 文章进行一个es写入数据的总结，总结：数据先写入内存 buffer，然后每隔 1s，将数据 refresh 到 os cache，到了 os cache 数据就能被搜索到（所以我们才说 es 从写入到能被搜索到，中间有 1s 的延迟）。每隔 5s，将数据写入 translog 文件（这样如果机器宕机，内存数据全没，最多会有 5s 的数据丢失），transl
本篇文章基于ES7.2一、新增文档ES插入索引文档语法如下：语法：POST 索引名/type名/主键或者 PUT 索引名/type名/主键 二、更新文档2.1、更新整个文档数据如果我们要整个更新已有的索引文档，可以用如下的语法：语法：POST 索引名/type名/主键或者 PUT 索引名/type名/主键 比如
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2023-07-01 10:03:04
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文章目录一、作者有话说1.1 专业术语（必须进行掌握）1.1.1 索引 index1.1.2 映射 mapping1.1.3 字段 field1.1.4 术语 term1.1.5 文本 text1.2 操作工具为 elasticsearch head二、实际进行操作2.1 操作es的步骤2.1 使用自动创建的形式创建index2.1.1 常规操作创建格式： POST 索引/_doc2.1.2 查
# 删除数据操作：Java中的ES（Elasticsearch）实践
## 引言
在大数据时代，数据量不断增长，如何高效地管理和操作数据成为了一个重要的问题。ES（Elasticsearch）是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎，它提供了强大的全文搜索和分析功能，广泛应用于各种应用场景中。在使用ES时，我们经常需要进行数据的增删改查操作，在本文中，我们将重点讨论如何在Java中删除ES中的
# Java ES 删除数据实现步骤
## 1. 环境准备
在开始实现Java ES删除数据之前，需要确保环境已经搭建完成。首先需要安装并配置Java开发环境和Elasticsearch，确保可以正常连接到Elasticsearch服务器。
## 2. 导入依赖
在Java项目的`pom.xml`文件中，添加Elasticsearch的Java客户端依赖，例如：
```xml
or
