一、cluster
es提供了一套api，叫cat api， 可以查看es中各种各样的数据
1、查看cluster集群的健康状况：get /_cat/healt?v
二、index---CRUD
1、查看cluster中有哪些index：get /_cat/indices?v
2、创建index：put /test_index?pretty
3、删除索引：delete /test_i
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2024-01-24 08:37:59
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# Elasticsearch 大量数据分页查询在Java中的实现
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白们理解如何在Java中实现Elasticsearch的大量数据分页查询。Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎，它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。在处理大量数据时，分页查询是一个常见的需求，以避免一次性加载过多数据导
原创
2024-07-24 07:13:12
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一、Elasticsearch三种分页技术1. from + size分页性能低最原始的分页方式，每一页数据都需要把前面的数据都查出来排序后计算出from和size。很明显，存在深分页的问题，查询的页面数越大返回数据的速度越慢。适用于少量数据分页查询。By default, you cannot use from and size to page through more than 10,000
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2023-09-04 16:05:29
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面试题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？面试官心理分析这个问题是肯定要问的，说白了，就是看你有没有实际干过 es，因为啥？其实 es 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 5~10s，坑爹了。第一次搜索的时候，是5~10s，后面反而就快了，可能就几百毫秒。你就很懵，每个用户第一次访问都会比较慢，比较
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2024-02-27 13:18:23
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# ES查询大量数据分页 Java实现
在大数据时代，Elasticsearch（简称ES）作为一种高性能的搜索引擎，被广泛应用于日志分析、全文搜索等领域。然而，当面对大量数据时，如何高效地进行分页查询，避免一次性加载过多数据导致系统崩溃，是一个值得探讨的问题。本文将介绍如何在Java环境下使用ES进行分页查询的实现方法。
## 旅行图：ES分页查询流程
首先，我们通过一个旅行图来描述ES分
原创
2024-07-26 06:46:15
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ELK官网地址:https://www.elastic.co/cn/官网权威指南:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html安装指南：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.x/rpm.htmlELK是Elasticsearc
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2024-06-16 12:16:55
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这一篇笔记介绍 es 的基础查询。基础查询包括很多，比如排序，类似数据库 limit 的操作，like 操作，与或非等，对于这些操作，我会在介绍他们的用法之后加上对应的数据库 sql 便于理解。注意： 下面的操作都在 kibana 中实现以下是本篇文章目录：全量查询返回数据排序限制返回条数指定字段搜索多条件查询大小于过滤1、全量查询如果是想要查看 es 中都有哪些 index，可以如下操作：GET
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2024-01-03 15:58:35
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问题原因找到了，那就好办了。 找到阿里云技术人员，让他们强行给我们上架了一个共享代理模式的RDS。 并重新进行压力测试。 哦豁~ 开心，压力测试顺利，异常率大大降低实际为： 数据库DBA反馈，数据库收到很多请求处理，数据库开始正常工作。(之前都是，数据库连接满，但活跃连接只有1到5个)。 数据库连接数在50到100之间波动，且基
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2024-09-24 21:15:54
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{ “create”: { “_id”: “3” }}
{ “id”:3,“name”:“老刘”}
{ “create”: { “_id”: “4” }}
{ “id”:4,“name”:“小明”}
{ “create”: { “_id”: “5” }}
{ “id”:5,“name”:“小红”}### 2、查询演示
**无条件查询**POST user_index/_search默
ES 性能优化没有什么银弹，不要期待调一个参数，可以应对所有的性能慢的场景。ES性能优化的杀手锏——filesystem cache向 es 里写的数据，写到磁盘文件里去了，查询的时候，操作系统会将磁盘文件里的数据自动缓存到 filesystem cache 里面。 ES的搜索引擎依赖于底层的 filesystem cache ，如果给
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2024-02-22 10:54:04
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慢日志查询慢日志 分片级别的慢查询（可分为查询节点和获取阶段）日志可用写入特定的文件，可用针对不同的阶段设置阈值，如下index.search.slowlog.threshold.query.warn: 10s
index.search.slowlog.threshold.query.info: 5s
index.search.slowlog.threshold.query.debug: 2s
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2024-06-21 13:32:41
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本章介绍：输入，输出，文档元数据定义，以及 并发请求时elastic处理的方案，批量索引文档时如何快速索引的原理输入：增删改输出：查询文档的元数据：_index
文档在哪存放
_type
文档表示的对象类别
_id
文档唯一标识并发冲突：通常，我们的网站尤其在库存方面，经常出现并发的请求导致 库存出现负数：一个商品规格数量只有一件，这时候有两个人同时下单，导致 1-2=-1， 储存出现负
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2024-04-17 14:37:20
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在看这篇前，先看下es基础语法，比较容易上手。针对于最近做的车机平台系统一些常用的写法,做了一些记录。数据格式如下：{
"took": 16,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed"
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2024-03-18 19:23:26
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面试题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？面试官心理分析这个问题是肯定要问的，说白了，就是看你有没有实际干过 es，因为啥？其实 es 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 5~10s，坑爹了。第一次搜索的时候，是5~10s，后面反而就快了，可能就几百毫秒。你就很懵，每个用户第一次访问都会比
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2024-05-07 11:29:03
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大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率？面试官心理分析这个问题是肯定要问的，说白了，就是看你有没有实际干过 es，因为啥？其实 es 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 5~10s，坑爹了。第一次搜索的时候，是5~10s，后面反而就快了，可能就几百毫秒。你就很懵，每个用户第一次访问都会比较慢，比较卡么？所以你要是没玩儿过
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2024-03-08 16:37:35
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# Java 查询大量数据教程
## 介绍
在开发过程中，我们常常需要从数据库或其他数据源中查询大量数据。本教程将引导你学习如何使用Java来查询大量数据。
## 流程概览
下面是查询大量数据的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建数据库连接 |
| 步骤二 | 编写SQL查询语句 |
| 步骤三 | 执行查询 |
| 步骤四 | 处理查询结
原创
2023-12-11 03:49:50
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# 批量更新大量数据的最佳实践：Java ES
在实际的软件开发中，我们经常会面对大量数据的批量更新问题。如何高效地处理这些数据，确保更新的准确性和性能是非常重要的。在Java开发中，Elasticsearch（ES）是一个非常流行的搜索引擎和分布式数据库，它提供了强大的API来处理大规模数据的存储和检索。本文将介绍如何使用Java与Elasticsearch来进行批量更新大量数据。
## E
原创
2024-06-15 06:40:14
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ELKELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三者是核心套件，但并非全部。Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能；是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能，可扩展的分布式系统。它构建于Apache Lucene搜索引擎库之上。Logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具。它支持几乎任何类型的
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2024-08-17 13:33:52
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# 如何实现Java ES批量更新大量数据
## 概述
在开发中，经常会遇到需要批量更新大量数据的情况。本文将介绍如何使用Java ES（Elasticsearch）进行批量更新操作。首先，我们将通过流程图展示整个实现过程，然后逐步介绍每个步骤需要做什么以及所需的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 创建ES连接
创建ES连接
原创
2024-06-17 03:54:27
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Elasticsearch优化——搜索速度优化 文章目录Elasticsearch优化——搜索速度优化1. 为文件系统cache预留足够的内存2. 使用更快的硬件3. 文档模型4. 预索引数据5. 字段映射6. 避免使用脚本7. 优化日期搜索8. 为只读所以执行force-merge8.1 force-merge操作8.2 Shrink操作9. 预热全局序号(global ordinals)10.
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2024-07-30 19:23:53
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