一、收缩索引1、介绍在大型的集群中，索引的分片也往往比较多，但是随着时间的推移，有一些索引慢慢的就会由“热”变“冷”，到最终基本上不再使用；还有一些索引，它本身的索引文档的数据量并不多，但是却还是使用了不少的分片。如果不对这些索引进行管理，这些索引的分片信息就会一直被集群所维护着，集群主节点维护分片的压力就会越来越大，如果是涉及到集群恢复，也会耗费更多的时间。Elasticsearch本身提供了集
ES 如何才能让数据更快的被检索使用。一句话概括了 Lucene 的设计思路就是"开新文件"。从另一个方面看，开新文件也会给服务器带来负载压力。因为默认每 1 秒，都会有一个新文件产生，每个文件都需要有文件句柄，内存，CPU 使用等各种资源。一天有 86400 秒，设想一下，每次请求要扫描一遍 86400 个文件，这个响应性能绝对好不了！ 为了解决这个问题，ES 会不断在后台运行任务，主动将
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2024-02-28 10:10:13
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首选，说明笔者的机器环境（不结合环境谈解决方案都是耍流氓）: cpu 32核，内存128G，非固态硬盘： RAID0 (4T * 6)，单节点，数据量在700G到1800G，索引15亿~21亿。敖丙大人，在蘑菇街，可多集群分片，固态硬盘，比不起啊。转载请注明出处： 业务场景:保存7天索引，每天有400G。发现ES时不时的OOM，和重启。当索引超过500G的时候，ES重启到加载
Elasticsearch索引拆分方案[TOC]一、概况项目中，由于Elasticsearch单个索引数据量大，索引中部分数据不常用，在搜索和写入文档时，效率较低。为了减小单个索引的数据量，提升搜索和文档写入效率，将大索引根据一定的规则拆分为小的索引。拆分索引的关键点在于建立索引，文档同步，多索引搜索。建立索引的关键问题是索引的设置以及字段的属性设置，最常见的问题是，某个字段我们希望Elastic
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2024-05-23 20:04:48
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强制合并的功能为强制合并一个或多个索引，目的是通过索引合并达到减少段的数量，通过POST方法执行_forcemerge API。强制合并请求在没有执行完成之前，请求会一直被阻塞，直到执行完成才会返回，如果期间该HTTP请求由于网络或者其它原因被断开，合并请求将继续在后台执行，直到完成或发生异常结束。如果已经有强制合并正在执行，后续发起的强制合并请求将被会阻塞，直到当前正在执行的合并请求执行完后才执
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2024-02-27 20:17:25
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文章目录背景倒排索引定义核心组成ES中的数据类型DynamicMapping能否更改Mapping的字段类型dynamic为falsedynamic为strict自定义Mapping定义字段可否被检索空值响应copy_to字段拼接IndexTemplate更新模板查看模板DynamicTemplate 背景ES中的Mapping类似数据库中的schema，用来定义索引中的字段名称、数据类型以及配
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2024-04-11 10:57:56
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1.单词-文档矩阵 通常检索的场景是：给定几个关键词，找出包含关键词的文档。 怎么快速找到包含某个关键词的文档就成为搜索的关键。这里我们借助单词-文档矩阵模型，通过这个模型我们可以很方便知道某篇文档包含哪些单词，某个单词被哪些文档所包含。 搜索引擎的
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2024-06-27 07:11:03
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注： 部分概念介绍来源于网络一、简介 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El
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2024-03-20 22:51:46
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本节书摘来自华章计算机《深入理解ElasticSearch》一书中的第3章，第3.6节,作者：[美] 拉斐尔·酷奇（Rafa Ku） 马雷克·罗戈任斯基（Marek Rogoziński）。3.6 控制索引合并读者知道（我们已经在第1章中讨论过），在ElasticSearch中每个索引都会创建一到多个分片以及零到多个副本，也知道这些分片或副本本质
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2024-05-05 19:13:50
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一、核心概念介绍索引（index）：一个索引可以理解为一个关系型数据库。类型（type）：一种类型就像一类表 注意：ES7.x以后就已经完全一处type这个概念映射（mapping）：定义了每个字段的类型信息，二、基本操作创建索引名为nba的索引库使用put请求
192.168.43.10:9200/nba{
"acknowledged": true,
"shards_acknow
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2024-07-06 21:22:53
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问题背景换节点我们线上有一套ES集群，三台机器，共运行了6个节点。一直在线上跑了几个月也一直没出什么问题。然而好巧不巧，就在昨天，集群中的3号节点磁盘出现故障，导致机器直接瘫痪。本来大家觉得问题不大，ES不是有容灾吗，换个新节点上去不就能自动分配分片了。unassigned当我们信心满满换了个新节点上去之后，集群状态一直为red，我们发现一直存在180多个unassigned shards。cur
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2024-09-19 13:13:34
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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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同句搜索要求搜索多个关键词时，返回的文章不只要包含关键词，而且这些关键词必须在同一句中。同段搜素类似，只是范围为同一段落。SpanQuery同段、同句搜索，使用常用的 term、match 查询，没有找到办法可以实现。Elasticsearch 提供了 SpanQuery，官方文档中如下的介绍：Span queries are low-level positional queries which
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2024-09-09 13:21:47
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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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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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目录一、合并请求1. 批量操作（bulk）2. 多条搜索和多条获取二、优化Lucene分段的处理1. refresh和flush2. 合并以及合并策略三、缓存1. 过滤器和过滤器缓存2. 分片查询缓存3. JVM堆和操作系统缓存四、其它的性能权衡1. 非精确匹配2. 脚本3. 网络4. 分页《Elasticsearch In Action》学习笔记。一、合并请求1. 批量操作（bulk）（1）批量
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2024-04-20 20:58:07
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归并排序介绍归并排序(MERGE SORT)是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治(divide- and- conquer)策略(分治法将问题分(divide) 成一些小的问题然后递归求解，而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案”修补”在一起，即分而治之)。也就是该算法的核心思想是分治思想动态图解我们发现我们的分并没有做什么其他的功能，只是将我们的数组拆分开来为我们下
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2024-06-04 05:25:18
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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
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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2024-05-17 21:01:49
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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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