项目中经常出现的问题,例如添加字段.修改字段,那原先的索引规则就要跟着改变,最好是一开始就给索引一个别名,修改字段时新增映射,然后将笔名指向新的映射,当然需要将之前的索引搬迁到新的映射当中. 1.获取映射信息(例如索引库是db_student) GET http://localhost:/db_student/_mapping 这时可以看到返回结果: { "db_student": { "mappings": { "properties": {

elasticsearch的重要概念 我们可以把elasticsearch当做数据库来理解: index:索引库名称,相当于关系型数据库中的表名,一个elasticsearch集群中可以有多个索引库. type:索引库中索引数据类型,为索引类型,是用来区分同索引库下不同类型的数据的,一个索引库下可以有多个索引类型. id:索引库中索引数据主键,唯一. 创建json document elasticsearch有多种创建json document的方式 1. 手写,比如 String json =

postgres新建数据库时如果没有指定编码格式,会用默认的编码格式: 对于已经存在的数据库,虽然可以用:set client_encoding to 'UTF8'; set server_encoding to 'UTF8'; 设置编码格式,但是退出客户端再进来时就恢复原样了: 如果遇到数据库迁移数据,导入导出的数据库编码格式最好相同,不然迁移时会报错: postgres创建库时指定编码格式方法:create database db3 TEMPLATE template0 ENCODING '

Docker创建容器时默认采用bridge网络,自行分配ip,不允许自己指定. 在实际部署中,我们需要指定容器ip,不允许其自行分配ip,尤其是搭建集群时,固定ip是必须的. 我们可以创建自己的bridge网络 : mynet,创建容器的时候指定网络为mynet并指定ip即可. 查看网络模式 docker network ls 创建一个新的bridge网络 docker network create --driver bridge --subnet=172.18.12.0/16 --gatewa

前言 这篇文章详细介绍了如何创建索引和某个类型的映射. 下文中[address]指代elasticsearch服务器访问地址(http://localhost:9200). 1       创建索引 1.1     简单创建语句 curl -XPUT [address]/blog 1.2     带参数的创建语句 curl -XPUT [address]/blog/ -d '{ "settings":{ "number_of_shards":1,     //设置分

1.通过elasticsearch-head 创建 (1)登录localhost:9100 (2)点击复合查询 (3)输入内容 (4)勾选易读,点击验证是否是JSON格式 (5)点击提交请求,返回 { "acknowledged": true } 2.通过postman来创建索引: (1)选择请求格式PUT,输入请求访问地址:127.0.0.1:9200/peoper (2)选择下面的Body->raw->JSON(application/json) (3)创建索引,例如:

一.基本概念 索引:含有相同属性的文档的集合. //可以想象成一个数据库 database 类型:索引可以定义一个或多个类型,文档必须属于一个类型. //可以想象成数据库中的表 table 文档:文档是可以被索引的基本数据单位. //可以想象成数据库表中的一条数据 分片:每一个索引有多个分片,每个分片都是一个Lucene索引 备份:拷贝一份备份就完成了分片的备份 每创建一个所以默认会创建5个分片和一个备份,当主分片出问题时,备份可以代替工作:备份的分片还可以执行搜索操作 二.创建索引 索引分结构

ES默认是动态创建索引和索引类型的mapping的,但是在学习的时候还能这样用,在生产中一定是手动制定mapping!在生产中经常会遇到这样的需求,想用某个字段进行统计,又想对该字段进行模糊查询,解决这种需求的方法就是对该字段创建别名! mapping结构如下: { "settings" : { "index" : { "analysis" : { "filter" : { "english_keywords&quo

virtualenv是python开发中一个重要的工具,它可以帮助我们创建一个干净的python解释环境,创建虚拟环境时,这个虚拟环境的python版本往往是系统默认的2.x版本.别急,我们只需要一条简单的命令就可以创建一个python3.x的虚拟环境 virtualenv -p /usr/bin/python3 py3env 其中,/usr/bin/python3为python3路径,可自行指定,py3env是虚拟环境的名称,可以根据自己的需求命名. 注意,前提是你已经安装了python3.x

CREATE DATABASE `wordpress` DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci; CREATE DATABASE `wordpress` DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci; 1.修改/etc/my.cnf 文件 ［client］ default-character-set = utf8mb4 ［mysqld］ character-set-s

创建表的时候创建索引   创建索引是指在某个表的一列或多列上建立一个索引,以便提高对表的访问速度.创建索引有3种方式,这3种方式分别是创建表的时候创建索引.在已经存在的表上创建索引和使用ALTER TABLE语句来创建索引.本节将详细讲解这3种创建索引的方法. 7.2.1  创建表的时候创建索引(1) 创建表时可以直接创建索引,这种方式最简单.方便.其基本形式如下: CREATE TABLE  表名( 属性名 数据类型[完整性约束条件], 属性名 数据类型[完整性约束条件], ...... 属性

一.索引简介 1.索引相当于目录 2.索引是通过一组排序后的索引键来取代默认的全表扫描检索方式,从而提高检索效率. 3.索引的创建要适度,多了会影响增删改的效率,少了会影响查询的效率,索引最好创建在取值分散的列上,避免对同一张表创建过多的索引 4.索引的使用对用户来说是透明的,由系统来决定什么时候使用索引. 5.Oracle支持多种类型的索引,可以按列的多少.索引值是否唯一和索引数据的组织形式对索引进行分类,以满足各种表和查询条件的要求.(请见附件) a. 单列索引和复合索引     b．B树索

目录 1 索引模板概述 1.1 什么是索引模板 1.2 索引模板中的内容 1.3 索引模板的用途 2 创建索引模板 3 查看索引模板 4 删除索引模板 5 模板的使用建议 5.1 一个index中不能有多个type 5.2 设置_source = false 5.3 设置_all = false 5.4 设置dynamic = strict 5.5 使用keyword类型 1 索引模板概述 1.1 什么是索引模板 索引模板: 就是把已经创建好的某个索引的参数设置(settings)和索引映射(m

使用索引别名和Rollover滚动创建索引 在ElasticSearch6.3.2 集群做节点冷(warm) 热(hot) 分离中,实现了ElasticSearch集群节点的冷热分离,新创建的索引只允许分配到hot节点上,而随着时间推移,旧的历史索引数据需要迁移到warm节点上.因此,ES索引上存储的数据一般是按时间划分的:比如每个月自动生成一个索引,用来存储这个月生产的所有数据.为了更方便地管理按时间生成的索引,可采用索引模板并结合ES的Rollover功能来方便地管理索引. 先创建索引模板,

章节 Elasticsearch 基本概念 Elasticsearch 安装 Elasticsearch 使用集群 Elasticsearch 健康检查 Elasticsearch 列出索引 Elasticsearch 创建索引 Elasticsearch 创建和查询文档 Elasticsearch 删除索引 Elasticsearch 修改数据 Elasticsearch 更新文档 Elasticsearch 删除文档 Elasticsearch 批处理 Elasticsearch 搜索数据

线上服务的MongoDB中有一个很大的表,我查询时使用了sort()根据某个字段进行排序,结果报了下面这个错误: [Error] Executor error during find command :: caused by :: Sort operation used more than the maximum 33554432 bytes of RAM. Add an index, or specify a smaller limit. at line 0, column 0 这是个非常常见

Elasticsearch 项目中使用到Es的父子结构.在数据填充之后,查看每个节点的数据分布情况,发现有的节点数据多,有的节点少的情况,在未使用Es父级结构之前,每个节点的数据分布还算平均,如下图: 左边的数据是未使用父子结构之前每个节点的数据分布数量,右边的是使用了父子结构之后的数据节点分布数量,最下面一行红色的数字是节点平均数量,可以看出,左边的数据与平均值相差不大,右边的数据与平均值最大相差400万,这个差距还是蛮大的,为什么会有这么大的差距呢?围绕着这个问题,进行了一番研究,今天就来学

1. 编写索引内容 节点解释: settings:配置信息 "number_of_replicas": 0  不需要备份(单节点的ElasticSearch使用) "mappings":  映射内容 "dynamic":false  是否动态索引,这里使用的是false,表示索引的固定的,不需要修改. "properties": 属性结构内容 "index":"true"  需要分词处理

  ES中可以为索引添加别名,一个别名可以指向到多个索引中,同时在添加别名时可以设置筛选条件,指向一个索引的部分数据,实现在关系数据库汇总的视图功能,这就是ES中别名的强大之处.别名是一个非常实用的功能,为我们使用索引提供了极大的灵活性,许多ES的API都支持用别名来代替真实索引名.通过索引我们可以方便的进行以下操作: 实现正在云心的集群上的一个索引到另一个索引之间的无缝切换.试想一下这种藏进,由于业务变换,我们需要将业务数据有索引1变换到新的索引2上,如果没有别名,我们必须修改和总段业务系统,

语法:CREATE [索引类型] INDEX 索引名称ON 表名(列名)WITH FILLFACTOR = 填充因子值0~100 GO USE 库名GO IF EXISTS (SELECT * FROM SYSINDEXES WHERE NAME='IX_TEST_TNAME')--检测是否已经存在IX_TEST_TNAME索引DROP INDEX TEST.IX_TEST_TNAME--如果存在则删除--创建索引CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_TEST_TNAME -

什么是索引 拿汉语字典的目录页(索引)打比方:正如汉语字典中的汉字按页存放一样,SQL Server中的数据记录也是按页存放的,每页容量一般为4K .为了加快查找的速度,汉语字(词)典一般都有按拼音.笔画.偏旁部首等排序的目录(索引),我们可以选择按拼音或笔画查找方式,快速查找到需要的字(词). 同理,SQL Server允许用户在表中创建索引,指定按某列预先排序,从而大大提高查询速度. •          SQL Server中的数据也是按页( 4KB )存放 •          索引:是