一文看懂 ES 核心Elasticsearch 作为一个搜索引擎，其可以提供高效的搜索匹配数据的能力，对于这类工具了解其运行原理其实是有一套功法的。聊存储，ES 是如何存储数据的？聊方法，ES 是如何进行搜索匹配的？聊集群，ES 的最佳部署方案？集群如何协作？聊使用，在代码中如何使用？ES 的一些概念性名称先解释一些概念性名词便于后续的快速理解index 索引index 相当于 ES 的数据表，我
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2024-04-26 12:12:44
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如果你要处理时间序列数据，则不想将所有内容连续转储到单个索引中。 取而代之的是，您可以定期将数据滚动到新索引，以防止数据过大而又缓慢又昂贵。 随着索引的老化和查询频率的降低，您可能会将其转移到价格较低的硬件上，并减少分片和副本的数量。要在索引的生命周期内自动移动索引，可以创建策略来定义随着索引的老化对索引执行的操作。 索引生命周期策略在与 Beats 数据发件人一起使用时特别有用，Beats 数据
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2024-04-24 22:50:38
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1 背景前段时间，出现过这么一个问题：因为往es 写入数据的是不同的业务部门，而对这些数据进行分析的又是另一部门；写数据的分别在es里面建立了不同的索引表，但是查数据的需要对这些表一起查询进行。想进行查询，在代码里查询的可能是这样的 `GET index1,index2,.../_search`；这样写不会有什么功能性的问题，但是如果有新的索引表，查询方可能又要修改一下查询；虽然需要改动的地方不大
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2024-03-24 20:16:06
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1 ES Index索引ES将数据存储于一个或多个索引中，索引是具有类似特性的文档的集合。类比传统的关系型数据库领域来说，索引相当于SQL中的一个数据库分片(shard)1个index包括多个分片shard,副本的数据是准实时(near read-time)的,读取的时候主分片和副本分片都可以读，每一个节点都是coordinate node(协调节点)分片越多，搜索越慢ES数据存储的的最小单元,
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2024-03-19 21:24:36
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eshelper基于 elasticsearch 的 PHP 简化查询以及实现了 Elasticsearch 索引结构的无缝迁移的组件 源码请戳安装$ composer require sevenshi/eshelper -vvv
$ php artisan vendor:publish然后选择sevehis/eshelper，按回车配置因为本插件基于elasticsearch/elasticse
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2024-07-19 07:57:41
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故障现象#
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PeRa51Gj-1692860881533)(https://cdn.devopsing.site/2020/20210112231802.png)]在部署ELK的单机环境，当连接Kibana时候提示下面错误，即使重启整个服务也是提示Kibana server is not ready.{"message"
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2024-08-05 10:52:06
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es参数：index.refresh_inteval 默认每隔1s统一处理一次新加入的文档。index.refresh_interval 默认30s。如果索引在一段时间内没有收到检索数据的请求，至少要等30s后才会刷新索引数据。 创建索引 put alextest 查看索引get alextest{
"alextest" : {
"
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2024-05-06 13:47:57
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对于日志或指标（metric）类时序性强的ES索引，因为数据量大，并且写入和查询大多都是近期时间内的数据。我们可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引。hot索引负责最新数据的读写，可使用内存存储；warm索引负责较旧数据的读取，可使用内存或SSD存储；cold索引很少被读取，可使用大容量磁盘存储。随着时间的推移，数据不断从hot索引->warm
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2024-04-18 08:52:38
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如果logstash需要读取数据库，首先需要下载对应的Mysql数据库驱动包mysql-connector-java-5.1.46.jar可以查看mysql-connector-java驱动包与mysql数据库版本的对应关系根据实际使用的数据库版本找到自己所需要的Mysql数据库驱动包，maven仓库下载对应的驱动包地址https://repo1.maven.org/maven2/mysql/my
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2024-07-03 04:34:54
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HashMap简介HashMap是基于哈希表和链表实现的，里面的每一个元素都是键值对的形式，通过单链表的形式解决键冲突问题，超过阀值自动扩容。HashMap的size最好是2的倍数，默认大小是16，默认加载因子是0.75 运行环境OS:Win7 64bitidea:IntelliJ IDEA 2017jdkVersion:1.7.0_79 64 bit使用的pom.xml:无源码分析public
ElasticSearch基础：从倒排索引说起，快速认知ES1 ElasticSearch认知1.1 关于搜索1.2 倒排索引1.3 Lucene1.4 ES基本概念1.5 ES集群概念2 SpringBoot集成ES3 ElasticSearch安装3.1 下载与安装3.2 修改配置3.3 配置Kibana ElasticSearch第二篇：ElasticSearch进阶：一文全览各种ES查询
倒排索引和正排索引倒排索引倒排索引，就是把一个文档中的某个字段的内容进行分词，然后将这些分词去重唯一的形成一个列表，且每个分词都会记录着它所出现在的文档id号， 这样就会大大提高我们的查询效率正排索引正排索引和倒排索引恰恰相反，它记录的是每个doc中分别都有哪些分词，并且每个分词出现的次数。 这非常有利于我们做聚合查询。 那聚合查询倒排索引不行吗？举个例子，如果需要统计“abc def” 的在全文
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2024-06-28 14:43:09
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ElasticSearch（ES）倒排索引原理Elasticsearch（ES）使用称为倒排索引的结构达到快速全文搜索的目的一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成对于其中每个词，有一个包含它的文档列表倒排索引建立的是分词（Term）和文档（Document）之间的映射关系，在倒排索引中，数据是面向词（Term）而不是面向文档的例如，假设我们有两个文档，每个文档的content域包含如下内容：文
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2024-02-22 20:42:43
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一、存储先说Elasticsearch的文件存储，Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档，用JSON作为文档序列化的格式，比如下面这条用户数据：{
"name" : "carl",
"sex" : "Male",
"age" : 18,
"birthDate": "1990/05/10",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
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2024-03-24 21:51:12
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# 使用Java Elasticsearch按日期动态创建索引
在现代应用程序中，处理海量数据是日常开发中的一个关键挑战。为了高效存储和检索数据，使用索引是一个有效的解决方案。本文将介绍如何在Java中使用Elasticsearch，根据日期动态创建索引，并提供代码示例。
## Elasticsearch简介
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，基于Lucene构建。它允许
原创
2024-08-16 09:53:43
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Elasticsearch-如何控制存储和索引文档(_source、_all)_source:可以在索引中存储文档。_all:可以在单个字段上索引所有内容。1. 存储原有内容的_source_source字段按照原有格式来存储原有的文档。这一点可以看到匹配某个搜索的文档，而不仅仅是他们的ID。_source字段的enabled可以设置为true或者false，来指定是否需要存储原始的文档。默认情况
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2024-07-30 10:58:14
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分布式架构原理es中存储数据的基本单位是索引 index：mysql里的一张表 ，一个index里可以有多个type 每个type有一个mapping，mapping就是这个type的表结构 接着你搞一个索引，这个索引可以拆分成多个shard，每个shard存储部分数据。 这个shard的数据实际是有多个备份，每个shard都有一个primary shard，负责写入数据 但是还有几个replic
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2024-03-15 09:19:31
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目录搭建日志系统1 创建项目2 添加依赖3创建配置文件4新建实体5新建service及实现类6新建控制器在Java代码中获取日志信息1新建实体类2修改Log实体类3修改service实现类 搭建日志系统绝大多数项目在后台管理中都有日志管理。以前的日志信息是存储在MySQL中，日志随着项目运行时间会越来越多，一直存储在MySQL会导致查询降低。现在的日志信息通过ELK技术栈进行操作。存储在Elas
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2024-05-14 21:42:53
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1,首先看一下下面这个索引模板curl -XPUT "master:9200/_template/template_1?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' ---> 模板名字叫做template1
{
"template" : "hello*", -------------> 匹配的索引名字
"order"
对于任何数据存储工具，都应该清楚明了的知道其数据存储结构。下面说说elasticsearch中数据存储的一些关键点倒排索引倒排索引本质是哈希表，完成由搜索词到文档id的映射，这也是elasticsearch搜索比较快速高效的一个重要原因。 倒排索引 也就是说在存储数据的时候，先进行数据分析，完成可搜索的词条到文档的映射。Doc Value完成文档到词项的映射，在索引数据与建立倒排索引时同
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2024-02-08 06:10:03
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