首先ES没有库和表的概念,只有index,type,document(详细术语可以看ES的系列一 http://www.cnblogs.com/ulysses-you/p/6736926.html),如果要加快理解的话,可以和一般关系型数据库做简单映射 下面是对这些概念的理解 Index 1.ES的index中shards相当于lucene的indices,而lucene的indices会拥有固定的磁盘空间,内容和文件描述,所以不能无脑新建ES的index,数据量大的1个index比多个小的in

ElasticSearch Index操作源码分析 本文记录ElasticSearch创建索引执行源码流程.从执行流程角度看一下创建索引会涉及到哪些服务(比如AllocationService.MasterService),由于本人对分布式系统理解不是很深,所以很多一些细节原理也是不懂. 创建索引请求.这里仅仅是创建索引,没有写入文档. curl -X PUT "localhost:9200/twitter" ElasticSearch服务器端收到Client的创建索引请求后,是从or

elasticsearch index 之 put mapping   mapping机制使得elasticsearch索引数据变的更加灵活,近乎于no schema.mapping可以在建立索引时设置,也可以在后期设置.后期设置可以是修改mapping(无法对已有的field属性进行修改,一般来说只是增加新的field)或者对没有mapping的索引设置mapping.put mapping操作必须是master节点来完成,因为它涉及到集群matedata的修改,同时它跟index和type密

Changing mapping on existing index is not an easy task. You may find the reason and possible solutions in here: http://www.elasticsearch.org/blog/changing-mapping-with-zero-downtime/ to get current mapping details, here is the sample code: ClusterSta

ElasticSearch  NEST Client 操作Index var indexName="twitter"; var deleteIndexResponse = client.DeleteIndex(indexName);                var createIndexResponse = client.CreateIndex(indexName);                var getIndexResponse = client.GetIndex(in

1.  Index Setting(索引设置) 每个索引都可以设置索引级别.可选值有: static  :只能在索引创建的时候,或者在一个关闭的索引上设置 dynamic:可以动态设置 1.1.  Static index settings(静态索引设置) index.number_of_shards  :一个索引应该有的主分片(primary shards)数.默认是5.而且,只能在索引创建的时候设置.(注意,每个索引的主分片数不能超过1024.当然,这个设置也是可以改的,通过在集群的每个节点

reindex数据复制,重索引 POST _reindex { "source": { "index": "twitter" }, "dest": { "index": "new_twitter" } } 字段重命名 把flag重命名为tag POST _reindex { "source": { "index": "test"

一.扩容 tag_server当前使用ElasticSearch版本为5.6,此版本单个index的分片是固定的,一旦创建后不能更改. 1.扩容方法1,不适 ES6.1支持split index功能,实现扩容: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.1/indices-split-index.html   2.扩容方法2 5.6版本,只能通过增加副本数量的方式: PUT /blogs/_settings { "numb

从本篇开始,就进入了Index的核心代码部分.这里首先分析一下索引的创建过程.elasticsearch中的索引是多个分片的集合,它只是逻辑上的索引,并不具备实际的索引功能,所有对数据的操作最终还是由每个分片完成.创建索引的过程,从elasticsearch集群上来说就是写入索引元数据的过程,这一操作只能在master节点上完成.这是一个阻塞式动作,在加上分配在集群上均衡的过程也非常耗时,因此在一次创建大量索引的过程master节点会出现单点性能瓶颈,能够看到响应过程很慢. 在开始具体源码分析之

merge是lucene的底层机制,merge过程会将index中的segment进行合并,生成更大的segment,提高搜索效率.segment是lucene索引的一种存储结构,每个segment都是一部分数据的完整索引,它是lucene每次flush或merge时候形成.每次flush就是将内存中的索引写出一个独立segment的过程.所以随着数据的不断增加,会形成越来越多的segment.因为segment是不可变的,删除操作不会改变segment内部数据,只是会在另外的地方记录某些数据删

Lucene索引的一个特点就filed,索引以field组合.这一特点为索引和搜索提供了很大的灵活性.elasticsearch则在Lucene的基础上更近一步,它可以是 no scheme.实现这一功能的秘密就Mapping.Mapping是对索引各个字段的一种预设,包括索引与分词方式,是否存储等,数据根据字段名在Mapping中找到对应的配置,建立索引.这里将对Mapping的实现结构简单分析,Mapping的放置.更新.应用会在后面的索引fenx中进行说明. 首先看一下Mapping的实现

elasticsearch对于索引中的数据操作如读写get等接口都封装在engine中,同时engine还封装了索引的读写控制,如流量.错误处理等.engine是离lucene最近的一部分. engine的实现结构如下所示: engine接口有三个实现类,主要逻辑都在InternalEngine中.ShadowEngine之实现了engine接口的部分读方法,主要用于对于索引的读操作.shardFSEngine在InternalEngine的基础上实现了recovery方法,它的功能跟Inter

从本篇开始,对elasticsearch的介绍将进入数据功能部分(index),这一部分包括索引的创建,管理,数据索引及搜索等相关功能.对于这一部分的介绍,首先对各个功能模块的分析,然后详细分析数据索引和搜索的整个流程. 这一部分从代码包结构上可以分为:index, indices及lucene(common)几个部分.index包中的代码主要是各个功能对应于lucene的底层操作,它们的操作对象是index的shard,是elasticsearch对lucene各个功能的扩展和封装.indic

Index template定义在创建新index时可以自动应用的settings和mappings. Elasticsearch根据与index名称匹配的index模式将模板应用于新索引.这个对于我们想创建的一系列的Index具有同样的settings及mappings.比如我们希望每一天/月的日志的index都具有同样的设置. Index template仅在index创建期间应用. 对index template的更改不会影响现有索引. create index API请求中指定的设置和映

POST/{index}/{type} Elasticsearch自动生成ID,自动生成的 ID 是 URL-safe. 基于 Base64 编码且长度为20个字符的 GUID 字符串. 这些 GUID 字符串由可修改的 FlakeID 模式生成,这种模式允许多个节点并行生成唯一 ID ,且互相之间的冲突概率几乎为零. GET/{index}/{type}/{id}?pretty 返回整个文档包括元数据, pretty 参数使响应体更具可读性,如果你需要从 Elasticsearch 检索很多文

使用Bulk请求进行Index Bulk请求将产生比单文档index请求有更好的性能.至于Bulk请求中文档数量的大小,建议使用单一节点单一分片进行测试,先试试看100个,然后200个,然后400这样,每次进行翻倍测试,只要速度稳定了,也就是最合适的大小了.但是要注意一下,并不是速度最合适了就OK,因为每次请求总的大小要进行一下控制.并发发送的时候,ES内存压力会很大,一定要避免每次请求超过几十兆,即便是这样插入的性能更好(这个我踩过坑,我这测试超过10M,ES就不接受请求,直接拒绝了). 使用

创建索引需要创建索引并且更新集群index matedata,这一过程在MetaDataCreateIndexService的createIndex方法中完成.这里会提交一个高优先级,AckedClusterStateUpdateTask类型的task.索引创建需要即时得到反馈,异常这个task需要返回,会超时,而且这个任务的优先级也非常高.下面具体看一下它的execute方法,这个方法会在master执行任务时调用,这个方法非常长,主要完成以下三个功能:更新合并request,template

跟大多数分布式系统一样,es也通过临时写入写操作来保证数据安全.因为lucene索引过程中,数据会首先据缓存在内存中直到达到一个量(文档数或是占用空间大小)才会写入到磁盘.这就会带来一个风险,如果在写入磁盘前系统崩溃,那么这些缓存数据就会丢失.es通过translog解决了这个问题,每次写操作都会写入一个临时文件translog中,这样如果系统需要恢复数据可以从translog中读取.本篇就主要分析translog的结构及写入方式. 这一部分主要包括两部分translog和tanslogFile

(1)index request 到某一个Node(选择node的方式是采用round-robin)方法,此node 称为coordinate node,继续当前index request应该执行在哪一个shard中. (2)将request转发至(1)中计算出来的Primary shard. (3)primary shard建立索引(通过analyzer 和 mapping)转换成lucene可以识别的Index,同时将request转发到replica 上. (4)当足够(默认num of

这里我们参考官网安装curator https://www.cookiesinn.org/elasticsearch_curator_delete_indices/ https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/curator/5.4/installation.html https://blog.csdn.net/u013613428/article/details/78229090 https://blog.csdn.net/zou7

摘自:https://www.easyice.cn/archives/231 elasticsearch indices.recovery 流程分析与速度优化 目录 [隐藏] 主分片恢复流程 副本分片恢复流程 recovery 慢的原因分析 synced flush 机制 副分片如何做到和主分片一致的 提升 recovery 速度的建议 使用 _forcemerge 集群 FullRestart 的建议操作过程 一些用于查看 recovery 状态的命令 问题 参考: 基于版本:5.5.3 re