含义编辑
段寄存器CS指向存放程序的内存段，IP是用来存放下条待执行的指令在该段的
偏移量，把它们合在一起可在该内存段内取到下次要执行的指令。
段寄存器SS指向用于
堆栈的内存段，SP是用来指向该堆栈的栈顶，把它们合在一起可访问栈顶单元。另外，当
偏移量用到了
指针寄存器BP，则其缺省的段寄存器也是SS，并且用BP可访问整个
堆栈，不仅仅是只访问栈顶。
不是教程，随心记
分段存储，不允许修改：
删除只是标记，修改是先增加再删除
对于很少update是很友好的，但是如果频繁update，则会效率低下
先写请求日志再延迟分析和加载，可以提高建立索引和写磁盘的性能，但是查询会有时延
段合并：
Elasticsearch 通过在后台定期进行段合并来解决这个问题。小的段被合并到大的段，然后这些大的段再被合并
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2024-03-19 00:02:00
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03 Elasticearch 注意要点：这三点你不得不知02 讲中我们提到 Elasticsearch 能在短时间内搜索、分析大量数据，并作为查询数据的存储系统。坦白地说，Elasticsearch 确实是个好东西，毕竟它在分布式开源搜索和分析引擎中处于领先地位。不过它也存在不少的坑，以至于我身边几个好朋友经常跟我抱怨 ES 多么多么不好用。对于 Elasticsearch 而言，我们想掌握好这
字符串常用方法合并 除了+号 concat()才是正经的合并字符串的方法复制 repeat(n)查找 1. indexOf() 找到了返回字符所在的下标，找到第一个匹配的字符串，找不到返回-1 2. lastIndexOf() 取最后一个匹配字符串下标，也是从左向右删除和修改 1. replace
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2024-04-07 10:42:05
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字符串常用方法合并 除了+号，concat()才是正经的合并字符串的方法复制 repeat(n)查找indexOf() 从头向尾，从左向右,找到第一个匹配的字符串，找不到返回-1lastindexOf() 取最后一个匹配字符串下标，从左向右删除和修改replace(target,value) 只能修改匹配到的第一个relpaceAll(target,value) 修改匹配到的所有的字符切割spli
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2024-04-07 06:46:14
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新的API方法：字符串检测
三种新方法检查另一个字符串中是否存在字符串：
> 'hello'.startsWith('hell') // 返回布尔值，表示参数字符串是否在原字符串的头部
true
> 'hello'.endsWith('ello') // 返回布尔值，表示参数字符串是否在原字符串的尾部。
true
> 'hello'.includes('ell') // 返回布尔
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2024-09-24 12:18:21
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文章目录简介集群层规划集群规模单节点还是多节点部署移除节点独立部署主节点节点层控制线程池的队列大小为系统cache保留一半物理内存系统层关闭swap配置Linux OOM Killer优化内核参数索引层使用全局模板索引轮转避免热索引分片不均副本数选择Force MergeShrink Indexclose索引延迟分配分片小心地使用fielddata客户端使用REST API而非Java API注
1.Doc Values
聚合使用一个叫Doc Values的数据结构。Doc Values使聚合更快、更高效且内存友好。
Doc Values的存在是因为倒排索引只对某些操作是高效的。倒排索引的优势在于查找包含某个项的文档，而反过来确定哪些项在单个文档里并不高效。
结构类似如下：
Doc Terms
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2024-08-30 17:40:41
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4. 强制段合并 代码入口：org.elasticsearch.action.admin.indices.forcemerge.TransportForceMergeAction#shardOperation 对于待合并处理的分片，需要先校验该分片的状态/**
* 判断分片状态是否为STARTED，如果已被关闭或异常，则无法merge
*/
protected final void ve
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2024-05-17 03:04:43
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实战一：filebeat收集日志到redis再由logstash转存到elasticsearch主机框架图：环境准备：A主机：elasticsearch/kibana IP地址：192.168.7.100B主机：logstash &nbs
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2024-09-19 13:18:14
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2019.08.05 13:50:21由于近期在公司内部做了一次 Elasticsearch 的分享，所以本篇主要是做一个总结，希望通过这篇文章能让读者大致了解 Elasticsearch 是做什么的以及它的使用和基本原理。生活中的数据搜索引擎是对数据的检索，所以我们先从生活中的数据说起。我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据非结构化数据结构化数据：也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的
前言之前已经分享过Elasticsearch的使用和原理的知识，由于近期在公司内部做了一次分享，所以本篇主要是基于之前的博文的一个总结，希望通过这篇文章能让读者大致了解Elasticsearch是做什么的以及它的使用和基本原理。生活中的数据搜索引擎是对数据的检索，所以我们先从生活中的数据说起。我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据 和 非结构化数据。结构化数据： 也称作行数据，是由二维表结构来逻
Elasticsearch索引(elasticsearch index)由一个或者若干分片(shard)组成，分片(shard)通过副本(replica)来实现高可用。一个分片(share)其实就是一个Lucene索引(lucene index)，一个Lucene索引(lucene index)又由一个或者若干段(segment)组成。所以，当我们查询一个Elasticsearch索引时，查询会在
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2024-07-19 09:01:16
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Previous: elasticsearch外用与内观(一)-常用功能与使用方法 在了解了es的基本用法之后，我们再来看看当插入文档数据时，elasticsearch都在做什么。 首先，es的索引只是一个逻辑概念，实际上是由一个个物理分片组成的,每个分片就是一个lucene实例，我们看到这里有9个分片，也就是有9个lucene实例，所以每个分片都能独立完成搜索功能,最后由es对结果
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2024-06-29 17:03:11
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1. Lucene分段当Elasticsearch接收到应用发送的文档时，他会将其索引到内存中称为分段（segments）的倒排索引，这些分段不能被改变，只能被删除，这是为了系统更好的缓存分段，较小的分段会定期合并为较大的分段，合并后的分段会被标记删除。然后这些分段会不时的写入磁盘。Elasticsearch对分段的处理有以下几种方式：刷新（refresh）和冲刷（flush）的频率：刷新会让 E
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2024-05-06 11:51:27
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推荐算法示例Optimal merge pattern最佳合并模式是与将两个或多个已排序文件合并到单个已排序文件中有关的模式。 可以通过双向合并方法完成这种合并。 If we have two sorted files containing n and m records respectively then they could be merged together, to obtain one
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2024-04-16 14:43:39
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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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title: ElasticSearch之深度应用及原理剖析author: Xonitags:搜索引擎Elasticsearchcategories:搜索引擎Elasticsearchabbrlink: 5a1f6e0b第2节 索引文档存储段合并机制（segment merge、policy、optimize）2.1 段合并机制(重点)由于自动刷新流程每秒会创建一个新的段 ，这样会导致短时间内的段
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2024-03-20 20:47:49
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在讲 segment 之前，我们先用一张图了解下 ES 的整体存储架构图，方便后面内容的理解：一、segment文件的合并流程：当我们往 ElasticSearch 写入数据时，数据是先写入 memory buffer，然后定时（默认每隔1s）将 memory buffer 中的数据写入一个新的 segment 文件中，并进入 Filesystem cache（同时清空 memory buffer
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2024-02-28 11:30:31
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本文翻译链接Elasticsearch: How to avoid index throttling, deep dive in segments merging 如何避免索引调节，深入分析段合并 本文是基于ES5.5.0和Lucence6.6。 什么是索引段、段合并的时间和原因，以及正确的配置对如何管理好ES集群至关重要。 如果你的集群十分庞大，那默认的配置可能并不管用。不大确定为什么合并
