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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ELK-B架构介绍 ELK分别表示Elasticsearch、Logstash、Kibana，是一套完整的日志收集以及展示的解决方案。新增了一个FileBeat，是一个轻量型的日志收集处理工具，FileBeat占用的资源少，适合在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash； Elasticsearch简称ES，是一个基于Lucene的、支持全文索引的分布式存储和索引引擎，提供搜集、分析、存储数据
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2024-04-29 12:31:23
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有关于ElasticSearch的PHP技术文章教程或者视频教程，几乎都很少，今天的这篇PHP操作ElasticSearch或许能给你带来些许帮助吧！一、安装 通过composer安装composer require 'elasticsearch/elasticsearch'二、使用 创建ES类<?php
require 'vendor/autoload.php';
//如果未设置密码
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2024-03-29 14:30:37
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简介配置Frostmourne 接入Elasticsearch源进行日志匹配告警，并静默规则，告警消息发送到企业微信，告警信息使用Markdown。部署安装教程查看： https://songxwn.com/frostmourne_installELK 安装教程：https://songxwn.com/elk/ELK集群：https://songxwn.com/elk_cluster/添加ES 数
即便是小型公司，也有可能拥有庞大的日志数据。大部分日志可能只是一些普通的例行事件，但也有很多对公司网络安全至关重要的日志数据。EventLog Analyzer可以提供高效的检索机制帮助管理员搜索想要的单个或多个特定日志数据。这将非常有助于管理员及时排除网络故障和回溯安全攻击事件。通常用户搜索特定日志，会先输入相关字段和条件，并点击“搜索”来获得搜索结果，例如: 用户名=“John”和事件ID =
Elasricsearch搜索速度优化1.合理设置副本数量 增加副本，可以提升搜索的能力。 如果副本设置过多，会对服务器造成额外的压力，因为主分片需要给所有副本同步数据。另外，副本过多也会占用磁盘空间。一般建议最多设置2-3个即可。 2.设置分片数量 如果分片数过少或过多，都会导致检索比较慢。分片数过多会导致检索时打开比较多的文件，另外也会导致多台服务器之间通讯。而分片数过少会导至单个
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2024-03-26 09:15:07
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一、前言Elasticsearch 主要包含索引过程和搜索过程。索引过程：一条文档被索引到 Elasticsearch 之后，默认情况下 ES 中会保存两份内容，一份是该文档的原始内容，也就是 _source 中共的文档内容，另一份是索引时通过分词、过滤等一系列过程生成的倒排索引文件，倒排索引中保存了词项和文档的对应关系。搜索过程：当用户对文档进行检索时，ES 接收到查询关键词之后到倒排索引中进行
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2024-05-07 18:30:50
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下载后在config/kibana.yml位置修改 elasticsearch.hosts=127.0.0.1：9200，让后运行bin\kibana.bat启动，浏览器打开http://localhost:5601就可以访问Kibana了。二、Elasticsearch的基本操作：在kibana后台集成了Elasticsearch的客户端工具： 1、索引操作 创建索
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2024-10-24 19:27:57
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目录1 Elasticsearch1.1 简介1.2 分片，副本，映射1.2.1 分片（Shards）1.2.2 副本（Replicas）1.2.3 映射（Mapping）1.3 ES机制原理1.3.1 写索引原理1.3.2 存储原理1.3.2.1 分段存储1.3.2.2 延迟写策略1.3.2.3 段合并1.4 性能优化1.4.1 存储设备1.4.2 内部索引优化1.4.3 调整配置参数1.5 与
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2024-04-08 21:06:26
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ElasticSearch7.10的索引-04Elastic的索引想当于关系型数据库的数据库，索引(index)的复数为indices或indexes。用作动词-索引一个文档到一个索引（名词）中以便被检索和查询。倒排索引；关系型数据库通过增加一个索引比如一个B树（B-tree）索引到指定的列上，以便提升数据检索速度。Elastic和Lucene使用了一个叫做倒排索引的结构来达到相同的目的。默认的，
前戏上篇文章一番优化后，依然存在请求响应偶发超时，看来上次调优简直是赠送的惊喜发现。重新思考不是查询语句和数据结构引起的慢查询，那为什么会偶发的超时，排查超时时间范围内的日志，并没有大量的突发请求，这让本来不精通ES的我雪上加霜！但是咱能怎么办，只能撸起袖子加油干！(我太难了)查询资料得到几个API技能//集群线程池情况
GET /_cat/thread_pool?v
//集群热点线程
GET /
默认情况，慢日志是不开启的。要开启它，需要定义具体动作（query，fetch 还是 index），你期望的事件记录等级（ WARN、INFO、DEBUG、TRACE 等），以及时间阈值。es有几种搜索模式，比如 query_then_fetch , 表示先从各个节点query到id，然后整合，再去各个节点拿具体数据 这是一个索引级别的设置，也就是说可以独立应用给单个
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2024-06-06 07:59:39
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一、引言在日常的开发中，有时候会收到用户或者产品经理反馈说网站的响应速度有点慢，即使是管理系统页面也会出现这种情况。导致网页响应速度慢的原因有很多，比如：数据表的某些字段没有建立索引，或者说是建立了索引，但索引失效，又或者说肯能因为最近来了一个新人同事，把某一条的SQL语句写的执行效率很低。这个时候，为了找到原因，看看是不是SQL的问题，这时我们可以通过开启MySQL的慢查询日志，来监控测试环境或
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2024-01-29 03:16:02
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ElasticSearchElasticSearch进阶教程文档批量操作批量获取文档数据批量操作文档数据DSL语言高级查询无条件查询有查询条件叶子条件查询(单字段查询条件)组合条件查询(多条件查询)连接查询(多文档合并查询)查询DSL（query DSL）和过滤DSL（filter DSL）Query方式查询案例总结文档映射动态映射动态映射静态映射核心数据类型keyword 与 text 映射类
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2024-04-24 23:14:38
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一、Input插件部署
### --- Input插件部署
~~~ stdin标准输入和stdout标准输出 ### --- 使用标准的输入与输出组件
~~~ # 使用标准的输入与输出组件，实现将我们的数据从控制台输入，从控制台输出
[root@hadoop02 ~]# /opt/yanqi/servers/es/Logstash/bin/logsta
这段时间在维护产品的搜索功能，每次在管理台看到 Elasticsearch 这么高效的查询效率我都很好奇他是如何做到的。 这甚至比在我本地使用 MySQL 通过主键的查询速度还快。 为此我搜索了相关资料： 这类问题网上很多答案，大概意思呢如下：ES 是基于 Lucene 的全文检索引擎，它会对数据进行分词后保存索引，擅长管理大量的索引数据，相对于 MySQ
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2024-06-20 10:39:00
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前言
在执行elasticsearch查询的时候，有些查询会占用大量的资源导致响应很慢，这个时候就需要ES对慢查询进行监控。找到那些响应很慢的请求。ES的请求主要分为搜索和索引，ES也分别提供了这两种类型请求的慢查询日志。
搜索慢日志
慢搜索日志配置可以记录响应慢的搜索（查询和获取阶段）并将其放到一个专门的日志文件，这个配置只针对当前分片节点有效。
# vim /etc/elastics
原创
2021-07-21 17:38:42
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前言在执行elasticsearch查询的时候，有些查询会占用大量的资源导致响应很慢，这个时候就需要ES对慢查询进行监控。找到那些响应很慢的请求。ES的请求主要分为搜索和索引，ES也分别提供了这两种类型请求的慢查询日志。搜索慢日志慢搜索日志配置可以记录响应慢的搜索（查询和获取阶段）并将其放到一个专门的日志文件，这个配置只针对当前分片节点有效。#vim/etc/elasticsearch/elast
原创
2021-03-19 20:55:17
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前言在执行elasticsearch查询的时候，有些查询会占用大量的资源导致响应很慢，这个时候就需要ES对慢查询进行监控。找到那些响应很慢的请求。ES的请求主要分为搜索和索引，ES也分别提供了这两种类型请求的慢查询日志。搜索慢日志慢搜索日志配置可以记录响应慢的搜索（查询和获取阶段）并将其放到一个专门的日志文件，这个配置只针对当前分片节点有效。# vim /etc/elasticsearch/ela
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2019-10-11 12:20:34
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 在企业邮件服务器使用过程中，随着邮件数据的累积，服务器剩余空间日渐趋少，系统管理员不可能总是留意硬盘尚余多少可用空间，例如日志空间已满而没 能得到及时的扩容时，新的日志就无法被保存，在这段没有保存的时间，管理员无法就系统使用出现的安全问题去查看日志还原问题或者查找原因；或者邮件数据存 储空间不足，导致系统运行障碍等等。
