1、document数据格式2、电商网站商品管理案例：背景介绍3、简单的集群管理4、商品的CRUD操作（document CRUD操作） 1、document数据格式 面向文档的搜索分析引擎 （1）应用系统的数据结构都是面向对象的，复杂的（2）对象数据存储到数据库中，只能拆解开来，变为扁平的多张表，每次查询的时候还得还原回对象格式，
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2024-08-20 21:54:24
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1）索引在7.X版本前类似于关系型数据库中的数据库概念，8.X版本后删除了type概念，索引类似于关系型数据库中的表2）文档相当于关系型数据库中的一条数据，最小单元3）节点每一个节点就是一个ES实例（一个java进程），一个节点 != 一台服务器4）集群多个节点组成分布式系统，ES原生分布式，已启动一个ES进程，再启动一个进程，这个进程会自动发现集群并进入，前提条件是所有节点配置一套集群信息5）分
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2024-07-30 11:59:35
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介绍Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎.当然 Elasticsearch 并不仅仅是 Lucene 那么简单，它不仅包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作:分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。实时分析的分布式搜索引擎。可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或
文章目录问题起因Round 1Round 2Round 3Round 4总结 问题起因自己负责审计日志模块的管理功能，同事突然对我说，写入的日志数据全部不能用了，我立即答复（回怼）“不可能”。 说罢，还是去登录系统查看，能查出数据，只是偶现查询速度特别慢，看控制台，原因是部分请求一直挂起直到超时。 于是登录服务器查看日志，好家伙，果然报错了。{
"took":60000,
"errors":
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2024-03-18 21:14:59
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热度TopN排名算法的设计 其实阿北的那篇《豆瓣电影评分八问》，我也是刚看过，这可能也是让我觉得眼熟的原因。
热度TopN排名榜
其他的不多说，其实让我耳目一新的是作者说的用户投票排名算法。我之所以说是耳目一新，那是因为类似这种热度TopN排名的算法，在一年前接触过，也设计过排名算法，并且，至今然仍在用，那就是“极客头条"的最热排行榜。而现在，总算是接触到比较完整的算法描述了
01前言大家先看两个故障，带着问题去思考：【故障诊断 - 案例 A】首先大致看一下分片未分配原因：结果显示分片大都是因为 node_left 导致未分配，然后通过 explain API 查看分片 myindex[3] 不自动分配的具体原因：我们在 explain api 中指定了只显示 分片 myindex[3] 的信息，诊断结果的主要信息如下：意味着 Elasticsearch 找到了这个分片
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2024-08-22 16:58:38
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索引BTree
索引的本质索引的本质：索引是数据结构。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。红黑树（red-black tree）B-Tree特点每个非叶子节点由n-1个key和n个指针组成，其中d<=n<=2d。d为大于1的一个正整数，称为B-Tree的度。
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2024-04-18 13:27:57
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search_as_you_type 字段类型是一个类似 text 的字段，经过优化，可以为提供按需输入完成情况的查询提供开箱即用的支持。 它创建了一系列子字段，这些子字段被分析以索引可被部分与整个索引文本值匹配的查询有效匹配的术语。 支持前缀完成（即，匹配项从输入的开头开始）和中缀完成（即，匹配项在输入中的任意位置）。将这种类型的字段添加到 mapping 时PUT my-index-00000
(点击图片进入游戏体验)本文章为网络对战第一部分内容。主要内容如下：简介服务端项目搭建客户端准备桌位管理游戏流程一、简介 多人对战游戏，我用Nodejs做开发服务端，使用socket.io做通讯。整个斗地主游戏流程是一样的，只是单机版啥都要自己做，网络版更多交给服务器，自己主要就是游戏界面展示了，先看看整个服务器的大致结构： 服务器中用Nodejs的mysql模块做mysql数据库存储
前面几篇文章分别写了Redis不同数据类型使用的命令，这篇文章中的命令适用Redis的所有数据类型。命令：keys patten，获取符合规则的键名列表。patten指通配符格式，规则如下：* 表示匹配任意字符，也就是说会查询出所有key。127.0.0.1:6379> keys *
1) "zset"
2) "set1"
3) "ceshi"
4) "list1"
5) "set
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2024-07-06 20:06:46
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遥感影像的数据量非常大，对数据提供商来说，如何更好的管理和配置自己的影像资源是非常重要的。以GeoEye为例，其拥有上百万景高分辨率的归档影像，并且还在不断增加。GeoEye-1卫星的成功发射，GeoEye采集和处理的影像数据越来越多，需要处理的客户订单也随之增长，原有的管理系统已经不堪重负。为此，GeoEye结合GIS技术研制了新的管理系统。同时，新的系统还为用户提供了更好的服务——GeoFU
一.背景今天收到告警短信发现某个业务系统几台服务器的日志收集服务filebeat均已下线，把Filebeat都重启之后，准备到Kibana查阅业务系统的日志，检索异常条目，发现从凌晨开始的日志条目都没有，今天的索引也没有建成，查看集群监控，发现Elasticsearch集群状态为red，也无法继续使用和写入数据，于是开始着手排查故障。二.系统环境：所使用集群架构组件及版本信息如下：操作系统OS版本
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2024-02-14 21:38:18
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一、认识 ElasticSearch以下简称ES ES的索引库管理支持依然是基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。 ES也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的 RESTfulAPI来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。 ES即为了解决原生Lucene使用的不足，优化Lucene的调用方式，并实现了高可
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2024-02-13 13:04:24
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因为基础不好，所以最近在看C#图解教程这本书，顺便做个笔记，网上有说好的，但是不敢肆意评判，看到索引器这部分感觉从来也没有使用过，很陌生就去网上搜索了一下，下面我进行了标注，书上讲的点和博客园以为作者写的例子，我觉得代码这个东西真的是很强大，强大在于所有东西都要灵活引用。再好的书也只能讲部分东西不能把所有处在书本外的实际运用的东西讲给你，下面做了基本的注释，留着以后查阅和理解。有什么不对的请大家指
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2024-10-16 12:46:58
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当我们开发的Windows程序崩溃时，我们常会将Catch到的Dump文件进行分析。以往当我们拿到一个Dump时，通常是这样做的：1.确定Dump发生时的版本号；2.找到备份的对应版本的PDB文件；3.必要时再找对应版本的源文件；然而，当发布出去的版本较多时，上述过程是很麻烦的；建议一个符号服务器可以为我们省去上述麻烦。----以下介绍带源文件索引的符号服务器的创建过程--------：以下是创建
1．.创建一个customer索引 PUT /customer?pretty 2. GET /_cat/indices?v 查看所有的索引 3. 当我们询问集群状态的时候，我们要么得到绿色、黄色或红色。绿色代表一切正常（集群功能齐全），黄色意味着所有的数据都是可用的，但是某些复制没有被分配（集群功能齐全），红色则代表因为某些原因，某些数据不可用。注意，即使是集
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2024-04-23 09:05:29
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前面几篇分别对es整体做了介绍、同时解释了一些基本概念，以及一些常用插件的安装。本篇就终点讲解下我对es集群的研究。高可用方案的依据es的节点角色划分节点类型参数配置主节点node.master: ture(默认)数据节点node.data: ture(默认)协调节点node.master: falsenode.data: false摄入节点node.ingest: true(默认)es的数据处理
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2024-02-16 11:41:20
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接近实时（NRT）Elasticsearch 是一个接近实时的搜索平台。这意味着，从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个很小的延迟（通常是 1 秒）。集群（cluster）代表一个集群，集群中有多个节点（node），其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es
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2024-07-03 19:31:00
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# 如何实现ES集群状态为RED
作为一名经验丰富的开发者，我们知道在处理Elasticsearch（简称ES）集群时，有三种颜色来表示集群的状态，分别为GREEN、YELLOW和RED。其中，RED状态表示有主要的问题需要解决，需要立即采取行动。在本文中，我们将详细介绍如何实现ES集群状态为RED的处理方法。
## 流程概览
首先让我们看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-04-26 10:41:31
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