分片分布是把索引分片分布到节点的过程。这个操作会在初次启动集群，副本分配，负载均衡，或增加删除节点时进行。下面是一些与分片分布相关的设置：cluster.routing.allocation.allow_rebalance设置根据集群中机器的状态来重新分配分片，可以设置为always, indices_primaries_active和indices_all_active，默认是设置成indice
目录基本概念ElaticSearch为什么会有如此的魅力呢？横向可扩展性分布性高可用使用简单倒排索引基本概念倒排索引搜索过程？ 基本概念①索引(Index) ：类似目录 精髓：一切的设计都是为了提高搜索的性能。②类型（Type）：类似关系型数据库中的表，7.X不再支持了。③文档（Document）： 一条数据④字段（filed）：相当于数据表的字段⑤映射（Mapping）：如某个字段的数据类型，
Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎，其设计目标是在分布式环境下处理海量数据。为了实现这个目标，Elasticsearch将数据分割成多个分片，并在多台服务器上进行存储和处理。每个分片都是一个独立的Lucene索引，可以被分配到不同的节点上。分片可以帮助Elasticsearch水平扩展，提高查询和索引的性能。在一个分布式环境中，多个节点可以同时工作，处理来自客户端的请求，并将结果
ES集群的常见术语: index（索引）: 是一个逻辑的存储单元，并不负责实际数据的存储。一个索引可以有一个或多个分片。 换句话说，索引是存储一类文档类型的集合。比如说: 黑名单日志，鉴权日志，反作弊日志，用户
分片和副本 为了将数据添加到Elasticsearch，我们需要索引(index)——一个存储关联数据的地方。实际上，索引只是一个用来 指向一个或多个分片(shards)的“逻辑命名空间(logical namespace)”.一个分片(shard)是一个最小级别“工作单元(worker unit)”,它只是保存了索引中所有数据的一部分。 我们需要知道是分片就是一个Lucene实例，并
最开始使用ElasticSearch时，一般都是创建一个索引，导入数据，然后发送查询命令检索数据。我们确信系统运行庚子，至少在最开始，数据量不大而且QPS(Query Per Second)也不高的时候运行良好。在幕后，ElasticSearch创建了一些分片来存储数据，也可能还会创建分片副本(例如，如果用默认配置)，而且用户在配置方面也不用过多地操心。当应用程序规模增长起来，越来越多的数据需要进
国庆期间复习了下Mysql和redis，ES包括：Mysql索引面试题目分析索引分析3）用到了索引123，4失效 【优化总结口诀】 全值匹配我最爱，最左前缀要遵守； 带头大哥不能死，中间兄弟不能断； 索引列上少计算，范围之后全失效； Like百分写最右，覆盖索引不写星； 不等空值还有or，索引失效要少用； VAR引号不可丢，SQL高级也不难！ Mysql
一：概念（1）集群（Cluster）： ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了处理大型数据集，实现容错和高可用性，ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。（2）节点（Node）： 形成集群的每个服务器称为节点。索引(index): 在 ES 中, 索引是一组文档的集合（3）分片（shard） 当有大量的文档时，由于内存的限制、磁盘处理能力不足、无法足够快的响应客户
吃得苦中苦，才知道没有最苦，只有更苦。 什么是分片？ES 支持 PB 级全文搜索，当索引上的数据量太大的时候，ES 通过水平拆分的方式将一个索引上的数据拆分出来分配到不同的数据块上，拆分出来的数据库块称之为一个分片。 注意：在一个多分片的索引中写入数据时，通过路由来确定具体写入哪一个分片中，所以在创建索引的时候需要指定分片的数量，并且分片的数量一旦确定就不能修改 分片
大多数ElasticSearch用户在创建索引时通用会问的一个重要问题是:我需要创建多少个分片?在本文中, 我将介绍在分片分配时的一些权衡以及不同设置带来的性能影响. 如果想搞清晰你的分片策略以及如何优化,请继续往下阅读.为什么要考虑分片数分片分配是个很重要的概念, 很多用户对如何分片都有所疑惑, 当然是为了让分配更合理. 在生产环境中, 随着数据集的增长, 不合理的分配策略可能会给系
1.分片和副本1.1什么是分片简单来讲就是咱们在ES中所有数据的文件块，也是数据的最小单元块，整个ES集群的核心就是对所有分片的分布、索引、负载、路由等达到惊人的速度。分片是把索引数据切分成多个小的索引块，这些小的索引块能够分发到同一个集群中的不同节点。在检索时，检索结果是该索引每个分片上检索结果的合并。类似于数据库的分库分表举例：假设 IndexA 有2个分片，我们向&nbs
5 ES集群分片副本5.1 提高ES集群可用性如何提高 ES 集群系统的可用性；有如下两个方面；
服务可用性：
1.2个节点的情况下，允许其中1个节点停止服务；
2.多个节点的情况下，坏的节点不能超过集群一半以上；
数据可用性
1.通过副本 replication 解决，这样每个节点上都有完备的数据。
2.如下图所示，node2上是 oldxu_index 索引的一个完整副本数据。5.2
副本数量的选定原则对于副本数，比较好确定，可以根据我们集群节点的多少与我们的存储空间决定，我们的集群服务器多，并且有足够大多存储空间，可以多设置副本数，一般是1-3个副本数，如果集群服务器相对较少并且存储空间没有那么宽松，则可以只设定一份副本以保证容灾（副本数可以动态调整）举个栗子：#在一个三节点组成的集群中 设置一个主分片数为5，副分片为0的索引
PUT /haizhi1
{
"sett
本文主要对Elasticsearch的分布式相关特性进行总结1. 分片与副本1.1 分片&副本索引分片机制用来存储超过单个节点存储容量的数据，分片副本用来应对不断攀升的吞吐量以及确保数据的安全性。当一个节点的主分片丢失，ElasticSearch可以把任意一个可用的分片副本推举为主分片。在默认情况下，ElasticSearch会创建一个分片副本。然而分片副本的数量可以通过设置相关的API随
Elasticsearch集群单点的问题单台服务器，往往都有最大的负载能力，超过这个阈值，服务器性能就会大大降低甚至不可用。单点的elasticsearch也是一样，那单点的es服务器存在哪些可能出现的问题呢？单台机器存储容量有限单服务器容易出现单点故障，无法实现高可用单服务的并发处理能力有限所以，为了应对这些问题，我们需要对elasticsearch搭建集群数据分片首先，我们面临的第一个问题就是
目录1 相关概念1.1 分片1.2 副本2 分布式集群2.1 单节点集群2.2 故障转移2.3 水平扩容1 相关概念1.1 分片 一个索引可以存储超出单个节点硬件限制的大量数据，比如：一个具有10亿文档的数据的索引占用1TB的内存空间，而任意节点都可能没有这样大的磁盘空间。或者单个节点的处理请求过慢。为了解决这个问题，E
ES集群核心概念 1）Cluster：集群 ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了处理大型数据集，实现容错和高可用性，ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群，集群内的节点的cluster.name相同。 2）Node：节点 形成集群的每个服务器称为节点。 ES 为分
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2020-04-23 21:58:00
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概念集群在同一个子网内，多个ES节点（master、data、client）组成的一个P2P系统。节点间的通讯和数据分配由ES自动管理。节点每一个运行的实例叫做节点。索引该索引是名词而不是动词，相当于MySQL里的database。如下图所示分片与副本ES自动将数据存储到多个主分片中，也就是说每个主分片保存着某索引的一部分数据。副本分片是主分片的备份，拥有主分片的数据。一个主分片可以有多个副本。建
ElasticSearch 关于es的几个概念:集群:多个运行es节点可以组成一个集群，它们拥有相同的cluster.name。节点:运行es的实例索引:相当于数据库database，一个集群可以有多个索引(数据库)。 索引实际上是指向一个或者多个物理分片的逻辑命名空间 分片:索引的子集，一个索引可以被切成多个分片。分片又分为主分片和副分片，副分片是主分片的副本。一个
首先对不必要的字段不做分词也就是不做索引，禁止内存交换1.shard 一个Shard就是一个Lucene实例，是一个完整的搜索引擎。 分片数过多会导致检索时打开比较多的文件，多台服务器之间通讯成本加大。而分片数过少会导至单个分片索引过大，所以检索速度也会慢。建议单个分片最多存储10G-20G左右的索引数据，并且尽量集群的所有节点都分片数一致，不要出现分片数不一样导致的一个实例负
