本实验用于测试ESFramework服务端引擎的性能，测试程序使用ESFramework 4.0版本。一．准备工作测试的机器总共有3台，都是普通的PC，一台作为服务器，两台作为客户端。作为服务器是PC配置如下：操作系统：Windows Server 2003 Enterprise Edition SP2CPU：Pentium Dual-Core CPU E5400 @ 2.70GHz内存：2G&n
本实验用于测试ESFramework服务端引擎的性能，测试程序使用ESFramework 4.0版本。一．准备工作测试的机器总共有3台，都是普通的PC，一台作为服务器，两台作为客户端。作为服务器是PC配置如下：操作系统： Server 2003 Enterprise Edition SP2CPU：Pentium Dual-Core CPU E5400 @ 2.70GHz内存：2G&n
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2024-05-09 22:32:22
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本实验用于测试ESFramework服务端引擎的性能，测试程序使用ESFramework 4.0版本。一．准备工作测试的机器总共有3台，都是普通的PC，一台作为服务器，两台作为客户端。作为服务器是PC配置如下：操作系统：Windows Server 2003 Enterprise Edition SP2CPU：Pentium Dual-Core CPU E5400 @ 2.70GHz内存：2G&n
TL;DR Use the FeatureTests.io service to perform feature tests of ES6+ features. The results of these tests are cached by default in the user's browser, and shared across all sites the user visits tha
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2024-07-30 17:06:56
182阅读
筛查分析普及：JMQ 默认生产者发送消息 QPS 受到主题的 broker 数量影响，(8w/s)/broker3.2.1 MQ 积压分析1）分析原因一、ES 写入量大，导致 ES 写入 QPS 瓶颈ES 写入瓶颈需要进行压测，才能确定实际是否达到瓶颈； 通过查询集群负载，写入队列有无积压，cpu 高不高，来定位 以下为调整 MQ 批量消费大小后的 ES 监控 写入队列无积压，CPU 不高，写入
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2024-02-22 12:33:23
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1.查询所有的documentshttp://192.168.43.45:9200/_searchboost parameter 细粒度搜索条件权重控制如：组装多个查询条件，其中一个匹配的想要优先查询显示出来，需要使用权重控制提升相似度排名2.查看 elasticsearch的 健康状态http://192.168.43.45:9200/_cat/health?v红：数据不可访问绿：集群
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2024-05-08 20:24:37
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我们要监控哪些Elasticsearch metricElasticsearch 提供了大量的 Metric，可以帮助您检测到问题的迹象，在遇到节点不可用、out-of-memory、long garbage collection times 的时候采取相应措施。 一些关键的检测如下：Search and indexing performance（搜索、索引性能）Memory and garbag
计算机安全专有名词特性（property）:在Bell-Lapadula安全模型中使用的安全原则，它规定主体无权向安全级别比它底的客体写访问控制表（Access Control List,ACL）:与客体（例如文件）相关的列表，它确定了相关主题（比如用户）对客体所具有的的访问权限级别（比如读、写或执行）。访问控制(Access Control):决定主体（比如用户）对客体（比如文件）拥有何种访问权
1. LuceneLucene 是一个开源、免费、高性能、纯Java 编写的全文检索引擎，可以算作是开源领域最好的全文检索 工具包。2. ElasticSearchElasticSearch （以下简称es）是一个分布式、可扩展、近实时性的高性能搜索与数据分析引擎。ElasticSearch 基于 Java 编写，通过进一步封装 Lucene，将搜索的复杂性屏蔽起来，开发者只需要一套简单的 RES
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2024-04-18 23:25:27
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一 背景： 之前折腾2天想用es 官网推荐的es压测工具，各种坑这里面很多参数，主要是读写的速度。有一点，这是基准的压测，不能很好的模拟线上的同事读写某个比例的情况。二 loadgen相对于esrally 只看es的整体指标。loadgen就简单好用多了。下载，解压，修改loadgen.yml 即可。下载地址：https://release.infinilabs.com/lo
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2024-02-26 17:59:01
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# Python与Elasticsearch的查询性能测试
Elasticsearch（ES）是一款分布式的实时搜索分析引擎，广泛用于大数据场景中。然而，随着数据量的增长，查询性能的优化变得尤为重要。本文将介绍如何使用Python对Elasticsearch的查询性能进行测试，并优化查询性能。
## 1. 环境准备
在开始之前，我们需要确保相关的环境配置好。首先，确保安装了Elasticse
原创
2024-09-22 03:15:10
134阅读
rally 工具是 Elastic 官方开源的针对性性能压测工具。目前 Elasticsearch 的 nightly performance report 就是由 rally 产生的。对自己在做 ES 源码修改，或者ES 应用调优的人来说，通过 rally 验证自己的修改效果，是一件很需要且容易的事情。环境：python3.4+ ；pip3；JDK8；git 1.9+；gradle 2.1+ 安
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2024-06-15 11:26:11
68阅读
最近在工作中协助研发进行了ES优化，效果还是非常明显的，几乎翻倍。除了通过各种业务接口测试ES性能以外，还可以直接请求ES接口，绕过服务，这样应该数据回更加准确。所以，ESClient学起来。准备工作首先，先准备了一个ES服务，这里就不多赘述了，大家自己在尝试的时候一定主意好ESServer和ESClient的版本要一致。其次，新建项目，添加依赖。学习资料搜一下，能搜到很多的ES学习资料，建议先去
推荐
原创
2023-01-04 20:42:00
620阅读
Faiss是Facebook开源的向量召回引擎，用于寻找与某个向量最相似的N个向量。1. 简介向量量化(Vector Quantization)所谓向量量化，就是将原来无限的空间 映射到一个有限的向量集合. 当然这里的映射函数也不是随便指定的，需要满足误差最小的原则，一种方法是将优化函数设置为最小平方误差：正好就是k-means方法的目标函数！因此我们可以用k-means作为寻找最佳codeboo
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2024-10-25 21:09:46
83阅读
前言1.Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。（1）查询 ：Elasticsearch 允许执行和合并多种类型的搜索 — 结构化、非结构化、地理位置、度量指标 — 搜索方式随心而变。（2）分析 ：找到与查询最匹配的十个文档是一回事。但是如果面对的是十亿行日志，又该如何解读呢？Elasticsearch 聚合让您能够从大处着眼，探索数据的趋势和模式。（
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2024-08-27 10:17:07
29阅读
简介 ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。 同时ES还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均可被索引，而且每个字段的数据均可被搜索，能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。 可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。 ES就是为高可用和可扩展而生的。一方面可以通过升级硬
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2024-03-13 17:32:22
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测试背景
因为ES（ElasticSearch）前段时间查询效率有点慢，技术小组对索引做了一些改动，因此需要测试一下修改后的查询效率，跟之前的结果做一下对比，所以有了这次测试。
需求简述
本文主要是分享一下我做测试的一些过程和思考，这里的需求不理解不影响阅读下文。 只测试通过车辆查询的
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2024-04-24 23:59:18
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“transient”: {
“cluster.routing.allocation.exclude._id”: “unique id of the node”
}
}### 按名称排除节点PUT _cluster/settings
{
“transient”: {
“cluster.routing.allocation.exclude._name”: “name of the nod
在我之前的文章 “Elasticsearch：增加 Elasticsearch 写入吞吐量和速度的完整指南”，它详细地描述了如何提高数据的摄入速度。在今天的文章中，我来详细讲一下如果提高查询的性能。尽量使用 filters如果你的搜索结果和分数没有关系，那么尽量使用 filter 来进行搜索。这样会省去大量的计算分数的时间。此外，经常使用的过滤器缓存在节点查询缓存中。当我们进行第二次查询时，速度会
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2024-03-01 20:33:38
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Kafka 是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的 Kafka 集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高
