ElasticSearch一、ElasticSearch相关概念一.ElasticSearch相关概念1.1.ElasticSearch介绍1.1.2.ES的特点1.1.3.ES和lucene的区别1.2.ES的相关概念1.2.1.Near Realtime（NRT）1.2.2.Index：索引库1.2.3.Type：类型1.2.4.Document&field1.2.5.Cluster
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2024-10-09 11:24:50
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# MongoDB 分片配置指南：如何设置“只有一个生效”的分片
MongoDB 是一个高性能、开源的 NoSQL 数据库，支持水平扩展和灵活的数据模型。在实践中，有时我们希望设置分片，但局限于只让一个分片可用。为了帮助你实现这个目的，接下来我们将逐步讲解整个配置过程。
## 流程概览
以下是设置“mongodb 分片只有一个生效”的步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-07-31 09:30:17
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本系列文章翻译ES官方8.0版本文档。因为水平有限，翻译内容难免存在错漏，欢迎大家指出索引分片分配过滤规则 可以使用索引分片分配过滤规则为特定的索引指定分片存储的节点，这些过滤操作与集群分配(cluster-wide allocation filtering)和感知分配同时(allocation awareness)进行。 cluster.routing.allocation配置是动态的，允许
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2024-02-29 21:22:43
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分片分片数量7.0开始，新建索引时，默认只有一个主分片。优点在于：单个分片，查询算分和聚合不准的问题都可以得到避免；缺点在于：即便增加新的节点，也无法实现水平扩展。如果有两个主分片，当集群增加节点后，es会自动进行分片移动（Shard Rebalancing），将本分布在一个节点的两个分片平衡为两个节点，每个节点一个分片。当分片数>节点数时：一旦集群中有新的数据节点加入，分片就可以自动分配；
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2024-03-20 07:56:32
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什么是Elastic-JobElastic-Job是当当网大牛基于Zookepper，Quartz开发并且开源的Java分布式定时任务，解决Quartz不支持分布式的弊端。它由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成。基本概念分片概念：任务分布式的执行，需要将一个任务拆分成多个独立的任务项，然后由分布式的服务器分别执行某一个或几个分片项个性化参数
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2024-10-24 09:01:42
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分片(shard):因为ES是个分布式的搜索引擎, 所以索引通常都会分解成不同部分, 而这些分布在不同节点的数据就是分片. ES自动管理和组织分片, 并在必要的时候对分片数据进行再平衡分配, 所以用户基本上不用担心分片的处理细节，一个分片默认最大文档数量是20亿. ES默认为一个索引创建5个主分片，数据将尽可能平均分配到每一个分片。副本(replica)每一个主分片默认创建一个副本，副本数量可动态
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2024-04-22 11:42:56
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##1: 集群相关名词 1.集群健康状态 绿色: 所有数据都完整,并且副本数满足 黄色: 所有数据都完整,但是有的索引副本数不满足 红色: 有的数据不完整2.节点类型 主节点: 负责调度数据分配到哪个节点 数据节点: 负责处理落到自己身上的数据 默认: 主节点同时也是数据节点3.数据分片 主分片: 实际存储的数据,负责读写,粗框的是主分片 副本分片: 主分片的副本,提供读,同步主分片,细框的是副本
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2024-06-05 06:13:59
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通过该图, 记住下面的几个定义: 集群(cluster):由一个或多个节点组成, 并通过集群名称与其他集群进行区分 es集群一般有几个master一个 “ • 一个正常es集群中只有一个主节点(Master),主节点负责管理整个集群。 节点(node):单个ElasticSearch实例. 通常一个节点运行在一个隔离的容器或虚拟机中 索引(index):在ES中, 索引是一组文档的集合 分片(sh
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2024-02-21 15:03:41
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一、Es的用途1. 分布式的搜索、存储和分析引擎2. 搜索引擎类的数据库3. 应用范围广泛垂直搜索引擎4. 上手简单相对于Lucene, es上手很简单二、节点每个节点就是一个java进程，就是一个elasticsearch的实例一个节点不等于一个服务器1. 节点的角色 master节点可以有多个，其中有一个是主节点，主节点挂了以后，会从其他的master节点中选举一个主节点master
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2024-04-22 10:50:28
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文章目录1、问题现象描述2、原因分析注意2.1 词频得分（TF）相关性2.2 反词频得分（IDF）相关性2.3 eplain 查看执行计划3、解决方案3.1 开发和灰度环境或数据量不大的情况3.2 对于生产环境4、测试数据 1、问题现象描述假设有shard_local_idf索引（索引数据见文章末尾）GET shard_local_idf/_search
{
"query": {
"
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2024-08-19 23:40:58
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分片(partitioning)就是将你的数据拆分到多个 Redis 实例的过程，这样每个实例将只包含所有键的子集.1 分片何用 Redis 的分片承担着两个主要目标：允许使用很多电脑的内存总和来支持更大的数据库。没有分片，你就被局限于单机能支持的内存容量。允许伸缩计算能力到多核或多服务器，伸缩网络带宽到多服务器或多网络适配器。2 分片基础 有很多不同的分片标准(criteria). 假想我们有
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2024-10-11 20:51:25
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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、
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2024-03-16 15:43:54
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集群基本配置 集群版本： 7.17.6
索引与分片：
Documents 454,494,694,735
Disk Usage 747.0 TB
Primary Shards 26,160
Replica Shards 26,160
segments： 1083370 为什么要控制集群分片 为了实现高摄取率，您希望将活动索
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2024-07-22 17:26:35
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副本分片介绍什么是副本分片？副本分片的主要目的就是为了故障转移，如果持有主分片的节点挂掉了，一个副本分片就会晋升为主分片的角色。在索引写入时，副本分片做着与主分片相同的工作。新文档首先被索引进主分片然后再同步到其它所有的副本分片。增加副本数并不会增加索引容量。无论如何，副本分片可以服务于读请求，如果你的索引也如常见的那样是偏向查询使用的，那你可以通过增加副本的数目来提升查询性能，但也要为此，增加额
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
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2024-03-18 15:28:22
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一、调整副本数如调整副本数为0curl -XPUT 'node3:9205/test_index/_settings' -d '{
"index": {
"number_of_replicas": "0"
}
}'返回{"acknowledged":true}二、调整索引分片索引分片数在索引创建好了之后就不能调整了，只能重建索引(ES 5.X 版本中有一个缩小分片的a
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2024-02-11 21:56:21
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elasticsearch可以通过reroute api来手动进行索引分片的分配。不过要想完全手动，必须先把cluster.routing.allocation.disable_allocation参数设置为true，禁止es进行自动索引分片分配，否则你从一节点把分片移到另外一个节点，那么另外一个节点的一个分片又会移到那个节点。数据量很少的时候,可能影响不大,但是如果数据量很大,这个参数必须要设置
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2024-07-19 07:42:24
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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
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2024-02-23 23:38:23
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逆向索引：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中会维护一个叫做“invertedindex”（也叫逆向索引）的表，表内包含了所有文档中出现的所有单词，同时记录了这个单词在哪个文档中出现过。例：
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2024-05-20 19:48:22
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上一篇《分布式数据缓存中的一致性哈希算法》
文章中讲述了一致性哈希算法的基本原理和实现，今天就以 Redis Cluster 为例，详细讲解一下分布式数据缓存中的数据分片，上线下线时数据迁移以及请求重定向等操作。
上一篇《分布式数据缓存中的一致性哈希算法》
文章中讲述了一致性哈希算法的基本原理和实现，今天就以 Redis Cluster 为例，详细讲解一
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2024-02-11 15:01:45
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