### （一）scroll的介绍
有时候我们可能想要读取整个es索引的数据或者其中的大部分数据，来重建索引或者加工数据，相信大多数人都会说这很简单啊直接用from+size就能搞定，但实际情况是from+size的分页方法不适合用于这种全量数据的抽取，越到后面这种方法的性能就越低，这也是es里面为什么限制了单次查询结果的数据不能超过1万条数据的原因。
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2024-01-17 10:25:23
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本文将详细介绍ES索引管理相关的API。ES索引管理API主要包含如下API:Create Index 创建索引。Delete Index 删除索引。Get index 获取索引。indices Exists Index 判断索引是否存在Open/Close Index 打开或关闭索引，使用close index api会使索引处于关闭状态，此时无法对该索引进行读、写，但索引数据不会被删除。Shr
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2024-02-21 14:40:02
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# 在Java中查询Elasticsearch索引存储大小
在大数据时代，Elasticsearch成为了文本搜索和数据分析的重要工具。在使用Elasticsearch的过程中，了解索引的存储大小是非常重要的。这不仅能帮助我们优化存储资源，还能提高查询效率。本文将详细介绍如何使用Java查询Elasticsearch索引的存储大小，并提供相关代码示例。
## Elasticsearch索引的存
java8 中，普通的数据集合用java基础的循环就能迭代出来，遇到复杂点的数据结构，如例子中的数据，只能使用java8 内的forEach 对集合进行遍历，但是forEach 不提供循环的索引，业务中需要用到索引，用来计数，或者给数据增加序列，给每个组增加一个序列这一系列的操作。给数据增加序列只需要在forEach体内声明局部变量即可，如果给每个组需要索引，一般情况就是给方法中定义一个成员变量，
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2023-08-18 16:35:18
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基本概念Segments in Lucene众所周知，Elasticsearch 存储的基本单元是shard， ES中一个Index 可能分为多个shard， 事实上每个shard 都是一个Lucence 的Index，并且每个Lucence Index 由多个Segment组成， 每个Segment事实上是一些倒排索引的集合， 每次创建一个新的Document， 都会归属于一个新的Segment
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2024-07-29 20:30:08
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# Java获取es索引数据量和大小实现方法
## 1. 整体流程
### 步骤
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求帮助
开发者-->>小白: 确认需求
小白->>开发者: 获取索引数据量和大小
```
## 2. 每一步操作
### 第一步：连接Elasticsearch
```java
// 创建 Transpor
原创
2024-05-23 06:27:00
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作者（秦凯新）专注于大数据及容器云核心技术解密1. 索引管理1.1 创建索引用settings给这个索引在创建时可以添加一些设置，还有可以初始化一些type的mappingcurl -XPUT 'http://elasticsearch02:9200/twitter?pretty' -d '
{
"settings" : {
"index" : {
1.Create Index 创建索引Create Index API用于在Elasticsearch中手动创建索引。 Elasticsearch中的所有文档都存储在一个或另一个索引中。 最基本的命令如下：
PUT twitter --这将使用所有默认设置创建一个名为twitter的索引。
---------------------
PUT twitter
{
"settings"
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2023-10-23 23:01:19
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数据基本操作在Elasticsearch中，包含多个索引（Index），相应的每个索引可以包含多个类型（Type），这些不同的类型每个都可以存储多个文档（Document），每个文档又有多个属性。一个索引索引 (index) 类似于传统关系数据库中的一个数据库，是一个存储关系型文档的地方。 索引 (index) 的复数词为 indices 或 indexes 。 添加数据PUT
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2024-03-18 10:31:10
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使用动态模板时，如何防止子属性溢出使用动态模板时，class属性要i禁用Map结构。原因：es索引key数量默认不能超过1000。 es数据底层存储的时候是按照json结构的，Map结构的数据存储到es，key是不固定的，随着数据量的扩张，key的数量可能超过1000，此时es会抛出异常。illegal_argument_exception, reason=Limit of total field
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2024-06-26 15:13:34
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故障现象#
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PeRa51Gj-1692860881533)(https://cdn.devopsing.site/2020/20210112231802.png)]在部署ELK的单机环境，当连接Kibana时候提示下面错误，即使重启整个服务也是提示Kibana server is not ready.{"message"
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2024-08-05 10:52:06
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1.概览前面我们讨论了es是如何启动，本文研究下es是如何索引文档的。下面是启动流程图，我们按照流程图的顺序依次描述。 其中主要类的关系如下: 2. 索引流程 (primary)我们用postman发送请求，创建一个文档我们发送的是http请求，es也有一套http请求处理逻辑，和spring的mvc类似// org.elasticsearch.rest
如果logstash需要读取数据库，首先需要下载对应的Mysql数据库驱动包mysql-connector-java-5.1.46.jar可以查看mysql-connector-java驱动包与mysql数据库版本的对应关系根据实际使用的数据库版本找到自己所需要的Mysql数据库驱动包，maven仓库下载对应的驱动包地址https://repo1.maven.org/maven2/mysql/my
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2024-07-03 04:34:54
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业务背景一个历史es业务， index 只有一个sharding， 多达400G，不方便后期水平扩容，并且单节点经常有大查询，，单个索引的查询效率变得越来越慢。查询超时的情况。优化方向：计划按月份对索引进行拆分，并限制查询的时间范围，以减少查询时的数据量和聚合操作。业务特征，一个月之前的历史数据不会更新，拆分方案：1、历史数据每个月拆分一个索引，根据机器数量拆分sharding 数量。 控制索引大
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2024-06-27 09:04:22
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对于日志或指标（metric）类时序性强的ES索引，因为数据量大，并且写入和查询大多都是近期时间内的数据。我们可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引。hot索引负责最新数据的读写，可使用内存存储；warm索引负责较旧数据的读取，可使用内存或SSD存储；cold索引很少被读取，可使用大容量磁盘存储。随着时间的推移，数据不断从hot索引->warm
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2024-04-18 08:52:38
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elasticsearches是基于lucene分片（shard）存储的近实时的分布式搜索引擎名词解释：Lucene：使用java语言编写的存储与查询框架，通过组织文档与文本关系信息进行倒排索引，内部形成多个segment段进行存储，是es的核心组件，但不具备分布式能力。segment：Lucene内部最小的存储单元，也是es的最小存储单元，多个小segment可合为一个较大的segment，并但
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2024-06-11 17:40:19
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商业发展与职能技术部-体验保障研发组 康睿 姚再毅 李振 刘斌 王北永说明：以下全部均基于eslaticsearch 8.1 版本一.索引的定义官网文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/indices.html索引的全局认知ElasticSearchMysqlIndexTableType废弃Table废弃D
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2024-03-24 19:38:25
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1. 初步检索1.1 _cat查看节点信息_cat请求都为GET请求1）/_cat/nodes：查看所有节点2）/_cat/health：查看es健康状况3）/_cat/master：查看主节点4）/_cat/indices：查看所有索引 。类似mysql中的show databases1.2 索引一个文档（保存数据）要保存一条记录，就需要告诉ES要“保存在哪个索引的哪个类型下，指定用哪
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2023-11-09 07:44:25
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3天前所有的历史索引操作方法 生产环境ES集群已切换为冷热架构，日志保留最近3天的索引在ssd节点就可以了，超过3天的索引可以迁移到warm节点了，如何通过shell脚本去实现呢？当前我只有一个日志索引需要这样操作，索引的时间戳是2020.11.17这样的时间格式为结尾，先通过命令获取索引的时间戳，并按照时间由近到远排序curl -s http://es:9200/_cat/indic
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2023-09-06 10:49:34
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今日内容全文检索lucene实现全文索引ElasticsearchKibana增删改查聚合
第一章 什么是全文检索1. 数据分类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：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。 非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word 文档等磁盘上的文件2. 结构化数据搜索常见的结构化数据也就是数据库中的数据。在数据库
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2024-07-17 17:00:25
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