Elasticsearch 可以被当成一个 “NoSQL”-数据库来使用么? NoSQL 意味着在不同的环境下存在不同的东西, 而erestingly 它并不是真的跟 SQL 有啥关系. 我们开始只会觉得 “可能”而已, 所以细细研究了 Elasticsearch 的各种属性,包括它已经为了成就最具灵活性,可伸缩性和性能优异的分析查询引擎的那些属性. NoSQL 数据库是什么? NoSQL-数据库 将 NoSQL 定义为“下一代主要解决如下问题的数据库: 非关系型的,分布式的,开元的并且可以扁平

CRUD(Create, Retrieve, Update, Delete)是数据库系统的四种基本操作,分别表示创建.查询.更改.删除,俗称"增删改查".Elasticsearch作为NoSQL数据库(虽然ES是为搜索引擎而生的,但我更愿意将其看作带有强大文本搜索功能的NoSQL). 以下说明基于Elasticsearch 2.4版本. Create 在默认情况下,ES的REST接口的端口号为9200,对接Java client的端口号为9300. Create操作为向index中索引

Elasticsearch的写 Elasticsearch采用多Shard方式,通过配置routing规则将数据分成多个数据子集,每个数据子集提供独立的索引和搜索功能.当写入文档的时候,根据routing规则,将文档发送给特定Shard中建立索引.这样就能实现分布式了. 此外,Elasticsearch整体架构上采用了一主多副的方式: 每个Index由多个Shard组成,每个Shard有一个主节点和多个副本节点,副本个数可配.但每次写入的时候,写入请求会先根据_routing规则选择发给哪个Sh

NoSQL简史及定义 NoSQL 这个术语最早是在 1998 年被Carlo Strozzi命名在他的轻量的,开源的关系型数据库上的,但是该数据库没有提供标准的SQL接口:在2009 年再次被Eric Evans提起,讨论分布式开源数据库的问题,这是的NoSQL主要指的非关系型,分布式的,不提供关系型的atomicity(A),consistency(C),isolation(I),durability(D) 即ACID的特性:紧接着2009年在亚特兰大举行的no:sql讨论会是一个里程碑,当时

前言: 前两天在查找如何扩展log4net的日志格式时找到一个开源项目Log4net.NoSql,它通过扩展Appender实现了把日志输出到ElasticSearch里面.顺藤摸瓜,发现涉及的项目还挺多,于是打算学习一下,记录在此. 项目一句话简介,详情点击链接去项目主页查看,最后提供打包下载: 1.log4net.nosql A collection of log4net Appenders to NoSQL data stores. Currently only ElasticSearch

把 ElasticSearch 当成是 NoSQL 数据库 Elasticsearch 可以被当成一个 "NoSQL"-数据库来使用么? NoSQL 意味着在不同的环境下存在不同的东西, 而erestingly 它并不是真的跟 SQL 有啥关系. 我们开始只会觉得 "可能"而已, 所以细细研究了 Elasticsearch 的各种属性,包括它已经为了成就最具灵活性,可伸缩性和性能优异的分析查询引擎的那些属性. NoSQL 数据库是什么? NoSQL-数据库 将 No

使用ElasticSearch作为大数据平台的实时OLAP框架 – lxw的大数据田地 http://lxw1234.com/archives/2015/12/588.htm 一直想找一个用于大数据平台实时OLAP(甚至是实时计算)的框架,之前调研的Druid(druid.io)太过复杂,整个Druid由5.6个服务组成,而且加载数据也不太方便,性能一般,亦或是我还不太会用它.后来发现使用ElasticSearch就可以满足海量数据实时OLAP的需求. ElasticSearch相信大家都很熟悉

http://www.searchtech.pro/ Hadoop添加或调整的参数: 一.hadoop-env.sh1.hadoop的heapsize的设置,默认1000 # The maximum amount of heap to use, in MB. Default is 1000. # export HADOOP_HEAPSIZE=2000 2.改变pid的路径,pid文件默认在/tmp目录下,而/tmp是会被系统定期清理的 # The directory where pid file

之前我们所有的查询都属于命令行查询,但是不利于复杂的查询,而且一般在项目开发中不使用命令行查询方式,只有在调试测试时使用简单命令行查询,但是,如果想要善用搜索,我们必须使用请求体查询(request body search)API.之所以这么称呼,是因为大多数的参数以JSON格式所容纳而非查询字符串.请求体查询,并不仅仅用来处理查询,而且还可以高亮返回结果中的片段,并且给出帮助你的用户找寻最好结果的相关数据建议. 空查询 我们以最简单的search API开始,空查询将会返回索引中所有的文档.

1. 引言 在做OLAP数据分析时,常常会遇到过滤分析需求,比如:除去只有性别.常驻地标签的用户,计算广告媒体上的覆盖UV.OLAP解决方案Kylin不支持复杂数据类型(array.struct.map),要求数据输入Schema必须是平铺的,但是平铺后丢失了用户的聚合标签信息,而没有办法判断某一个用户是否只有性别.常驻地标签.显然,我们需要一种支持复杂数据类型的OLAP数据库:底层为Lucene的Elasticsearch正在向OLAP融合,腾讯内部已经用基于Lucene的分析数据库Herme

简介 概念 安装部署 ES安装 数据索引 索引优化 内存优化 1简介 ElasticSearch(简称ES)是一个分布式.Restful的搜索及分析服务器,设计用于分布式计算:能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速.和Apache Solr一样,它也是基于Lucence的索引服务器,而ElasticSearch对比Solr的优点在于: 轻量级:安装启动方便,下载文件之后一条命令就可以启动. Schema free:可以向服务器提交任意结构的JSON对象,Solr中使用schema.xml指定了索引结

一.简介 ElasticSearch和Solr都是基于Lucene的搜索引擎,不过ElasticSearch天生支持分布式,而Solr是4.0版本后的SolrCloud才是分布式版本,Solr的分布式支持需要ZooKeeper的支持. 这里有一个详细的ElasticSearch和Solr的对比:http://solr-vs-elasticsearch.com/ 二.基本用法 Elasticsearch集群可以包含多个索引(indices),每一个索引可以包含多个类型(types),每一个类型包含

搜索 – 基本工具 到目前为止,我们已经学习了Elasticsearch的分布式NOSQL文档存储,我们可以直接把JSON文档扔到Elasticsearch中,然后直接通过ID来进行调取.但是Elasticsearch真正的强大之处在于将混乱变得有意义——将大数据变成大量的信息. 这也是我们使用JSON文档而不是无规则数据的原因.Elasticsearch不仅仅只是存储文档,同时它还索引了这些文档以便搜索.文档中每一个字段都被索引并且可以被查询.不仅如此,在一个查询中,Elasticsearch

目录 返回目录:http://www.cnblogs.com/hanyinglong/p/5464604.html 1.Elasticsearch配置文件详解 a. 在上面博客中,我们已经安装并且成功配置了Elasticsearch以及部分插件,接下来我们就需要看看Elasticseach的配置文件的信息以及文档的一些说明. b.首先找到Elasticsearch的安装位置,跳转到elasticsearch的config文件夹下,在此文件夹下含有两个配置文件:elasticsearch.yml和

1.1 初识 Elasticsearch 是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎,可以说 Lucene 是当今最先进,最高效的全功能开源搜索引擎框架. 但是 Lucene 只是一个框架,要充分利用它的功能,你需要使用 JAVA,并且在你的程序中集成 Lucene.更糟的是,你需要做很多的学习了解,才能明白它是如何运行的,Lucene 确实非常复杂. Elasticsearch 使用 Lucene 作为内部引擎,但是在你使用它做全文搜索时,只需要使用统一开发

一.在之前,我们已经学会了如何使用elasticsearch作为一个简单的NoSql风格的分布式文件存储器--我们可以将一个JSON文档扔给Elasticsearch.也可以根据ID检索他们.但Elasticsearch真正强大之处在于找出有意义的信息--从大数据到全面的信息. 使用结构化的JSON文档,Elasticsearch不止会存储文档也会索引文档内容来使之可以被搜索. 每个文档里的字段都会被索引并被查询.而且不仅如此,在简单查询时,Elasticsearch可以使用所有的索引,以非常快

前端时间写了个随笔 log4net.NoSql +ElasticSearch 实现日志记录 ,因项目原因需要把日志根java平台的同事集成采用logstash+kibana+elasticsearch+redis结构实现日志统计分析,所以需要一个将log4net日志输出到redis的组件.没有找到现成的,就自己动手了.参考了 log4net.NoSql 的代码. redis的C#客户端使用了 ServiceStackRedis,json序列化使用 RestSharp.代码结构如下: JsonLa

http://blog.csdn.net/changong28/article/details/38445805#comments 3.1 集群的连接 3.1.1 作为Elasticsearch节点 代码: import static org.elasticsearch.node.NodeBuilder.nodeBuilder; import org.elasticsearch.client.Client; import org.elasticsearch.node.Node; Node nod

背景:搞个个人博客的全文搜索得用like啥的,现在mysql版本号已经大于5.6.4了也就支持了innodb的全文搜索了,刚查了下目前版本号都到MySQL Community Server 5.6.19 了,所以,一些小的应用可以用它做全文搜索了,像sphinx和Lucene这样偏重的.需要配置或开发的,节省了成本. 这儿有一个原创的Mysql全文搜索的文章, mysql的全文搜索功能:http://blog.csdn.net/bravekingzhang/article/details/672

query 和  filter 的区别请看: http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5292740.html Filter DSL term 过滤 term主要用于精确匹配哪些值,比如数字,日期,布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型): { "term": { "age":    26           }} { "term": { "date":   "