因为ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.Lucene的索引有个难以克服的限制,导致Elasticsearch的单个分片存在最大文档数量限制,一个索引分片的最大文档数量是20亿.亲测.

在使用Eleasticsearch进行索引维护的过程中,如果你的应用场景需要频繁的大批量的索引写入,再使用上篇中提到的维护方法的话显然效率是低下的,此时推荐使用bulkIndex来提升效率.批写入数据块的大小取决于你的数据集及集群的配置. 下面我们以Spring Boot结合Elasticsearch创建一个示例项目,从基本的pom配置开始 <dependency>    <groupId>com.google.code.gson</groupId>    <ar

目标:阿里云OS数据库DMS,单个主库最大存储空间为2T.最近公司业务扩展很快,一天数据量达到7.9G左右.要求备份清理历史数据,备份到其他磁盘. 准备: 如果想知道MySQL数据库中每个表占用的空间.表记录的行数的话,可以打开MySQL的 information_schema 数据库.在该库中有一个 TABLES 表,这个表主要字段分别是: TABLE_SCHEMA : 数据库名TABLE_NAME:表名ENGINE:所使用的存储引擎TABLES_ROWS:记录数DATA_LENGTH:数据大

一.简介 在ElasticSearch里没有专门的数组类型,任何一个字段都可以有零个和多个值.当字段值的个数大于1时,字段类型就变成了数组. 下面以视频数据为例,介绍ElasticSearch如何索引数组数据,以及如何检索数组中的字段值. 测试视频数据格式如下: { "media_id": 88992211, "tags": ["电影","科技","恐怖","电竞"] } media_i

单个未知大小图片在div里面垂直居中的方法...添加辅助元素挤一下位置达到居中   <div class="ServicesLiTopPic"> <i></i> <img class="YuYue1" src="images/ReserveServices/YuYue1.png" /> </div>   .ServicesLiTopPic i { display:inline-block

select * from information_schema.TABLES where information_schema.TABLES.TABLE_SCHEMA='databasename' and information_schema.TABLES.TABLE_NAME='tablename'\G 返回结果: *************************** 1. row *************************** TABLE_CATALOG: def TABLE_S

查看所有库的大小 mysql> use information_schema; Database changed mysql> selectconcat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'MB') as data from TABLES; +----------+ | data   | +----------+ | 104.21MB | +----------+ 1 row in set (0.11 sec)   查看指定库的大小 mysql> s

1.进去指定schema 数据库(存放了其他的数据库的信息)     mysql> use information_schema; 2.查询所有数据的大小      mysql> select concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'MB') as data from TABLES; 3.查看指定数据库实例的大小,比如说数据库 yoon      mysql> select concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024

SELECT CONCAT(ROUND((INDEX_LENGTH+DATA_LENGTH)/1024/1024, 2), 'MB') AS '总大小',CONCAT(ROUND(DATA_LENGTH/1024/1024, 2), 'MB')  AS '数据大小',CONCAT(ROUND(INDEX_LENGTH/1024/1024, 2), 'MB') AS '索引大小' FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA='youwoapp

ElasticSearch+Kibana 索引操作 一 前言 ElasticiSearch 简介 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 因为在工作的项目中有使用到所以写下相关的内容,并附带源码 感兴趣的朋友可以自

查询MySQL表的大小及索引大小可以通过系统库information_schema中的TABLES表来实现. 该表常用的一些字段: TABLE_SCHEMA:数据库名TABLE_NAME:表名ENGINE:所使用的存储引擎TABLES_ROWS:记录行数DATA_LENGTH:表大小INDEX_LENGTH:索引大小 1.可以查询数据库的数据行数.表空间.索引空间,如下,将[数据库名]替换成你自己的数据库名即可. SELECT TABLE_SCHEMA AS '库名',CONCAT(ROUND(

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

PS:第一个版本号里未做输入的schema_name和table_name推断,改动了一下!再次share! #统计指定架构的全部表的数据和索引大小情况 #tablesize.sh #!/bin/sh #ocpyang@126.com if [ "$#" -gt 2 -o "$#" -lt 1 ];then echo "**********************************" echo "too many input pa

参考文档:https://es.xiaoleilu.com/010_Intro/00_README.html 一.索引操作 1.查看当前节点的所有的index 查看当前节点的所有的index [root@es1 ~]# curl -X GET 'http://10.87.6.2:9200/_cat/indices?v' health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size green

本文转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c197d420101fbl9.html 查看所有库的大小 mysql> use information_schema; Database changed mysql> select concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'MB') as data  from TABLES; +----------+ | data     | +----------+ | 104.21MB

近发现elasticsearch近期索引文件大的吓人,清理了下之前的索引文件,发现服务器性能大大的减轻了一半,想一直保留近一个月的索引文件,但是又不想每个月手动清楚,在此写了一个小脚本 查询索引: curl -XGET 'http://127.0.0.1:9200/_cat/indices/?v' 一. 手动删除 rm -rf *--* 二.api删除 curl -XDELETE 'http://127.0.0.1:9200/logstash-2016-07-*' 清理掉了所有 3月份的索引文件

0x00 ElasticSearch的索引和MySQL的索引方式对比 Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤.特别是它对多条件的过滤支持非常好,比如年龄在18和30之间,性别为女性这样的组合查询. 倒排索引很多地方都有介绍,但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里?到底为什么快呢? 笼统的来说,b-tree索引是为写入优化的索引结构.当我们不需要支持快速的更新的时候,可以用预先排序等方式换取更小的存储空间,更快的检索速度等好处,其代价就是更新

如果elasticsearch删除索引报错 curl -X DELETE 'http://10.73.26.66:9200/httpd-34-2017.08.15' {"error":{"root_cause":[{"type":"illegal_argument_exception","reason":"text is empty"}],"type":"i

如果想查看 Mysql 数据库的总的数据量或者某个表的数据或者索引大小,可以使用系统库 information_schema 来查询,这个系统库中有一个 TABLES 表,这个表是用来记录数据库中表的大小.行数.索引大小等信息 mysql > use information_schema; Database changed mysql > show create table TABLES; mysql > desc TABLES; 表结构如下: sql: CREATE TEMPORARY

全文检索的应用越来越广泛,几乎成了互联网应用的标配,商品搜索.日志分析.历史数据归档等等,各种场景都会涉及到大批量的数据,在全文检索方面,方案无外乎Lucene.Solr.Elasticsearch三种应用的较为广泛.es.solr的底层都依托于Lucene,但es比solr学习成本更低,由于其提供的RESTful API简单快捷,对互联网应用开发而言更是如虎添翼. 下面结合以实际案例,通过Java API的形式操作es数据集. 框架选型基础是Spring Boot + Spring-data-