背景 项目中已提供海量日志数据的多维实时查询,客户提出新需求:将数据导出. 将数据导出分两步: 查询大量数据 将数据生成文件并下载 本文主要探讨第一步,在es中查询大量数据或者说查询大数据集. es支持的查询数量 es默认支持的查询数量或者说查询深度是10,000. 可以动态修改max_result_window这个参数的设置,默认为10,000. PUT xz-logs/_settings?preserve_existing=true { "index.max_result_window&qu

很多时候,我们在查询一个表的时候,不想得到里面的记录内容,只是想简单的得到符合查询条件的记录条数. FMDB中有一个很简单的方法就可以实现,见下面的代码实例: #import "FMdatabase.h" + (int)numberOfCurrentBooksInDataBase { FMDatabase *dataBase = [DataBase dataBase]; // 我自定义的一个数据库类:DataBase,用于初始化数据库和数据表 int count = [dataBase

最近要查询一些数据库的基本情况,由于以前用oracle数据库比较多,现在换了MySQL数据库,就整理了一部分语句记录下来. 1.查询数据库表数量 #查询MySQL服务中数据库表数据量 SELECT COUNT(*) TABLES, table_schema FROM information_schema.TABLES GROUP BY table_schema; #查询指定数据库表数量 SELECT COUNT(*) TABLES, table_schema FROM information_s

多副本可以提升检索的能力,但是如果副本数量太多,插入数据的时候容易出现卡顿现象: 因为主分片要把数据同步给所有的副本,所以建议副本数量最好是1-2个: ---- Es在索引数据的时候,如果存在副本,那么主分片会将数据同时同步到副本: 如果当前插入大量数据,那么会对es集群造成一定的压力,所以在插入大量数据前,也就是在建立索引的时候,我们最好把副本数设置为0:等数据建立完索引之后,在手动的将副本数更改到2,这样可以提高数据的索引效率

写了一个分页要显示数据中所有金额的总数  但是使用 footerformatter  却不知道该怎么赋值   没办法只能放到页脚了 先上个效果图: 这样做要修改源码: bootstrap-table.js 1:定义一个名称 2: 3: 4: 5: 如果你在后台传过来值和第一步中引号内的值一样的时候就会出现如下效果图 最后返回json样式是这样的: {"total":2,"rows":[{"id":1,"categoryid":

create or replace procedure prc_table_count(p_flag out varchar2) AS TCOUNT number; SCOUNT number; COUNTSQL ); BEGIN TCOUNT:; SCOUNT:; FOR c_row IN ( select table_name from SYS.USER_TAB_COMMENTS t WHERE T.table_name LIKE 'ZZJG%' ) LOOP COUNTSQL:='sele

1:es中的分页 一般搜索引擎中的分页都不会提供很大的页面查询,因为查询的页码越大,查询效率越低. 例子: 我们就先预想一下我们在搜索一个拥有5个主分片的索引.当我们请求第一页搜索的时 候,每个分片产生自己前十名,然后将它们返回给请求节点,然后这个节点会将50条 结果重新排序以产生最终的前十名. 现在想想一下我们想获得第1,000页,也就是第10,001到第10,010条结果,与之前同理, 每一个分片都会先产生自己的前10,010名,然后请求节点统一处理这50,050条结果 ,然后再丢弃掉其中的

目录 一.导读 二.福利:账号借用 三._search api 搜索api 3.1.什么是query string search? 3.2.什么是query dsl? 3.3.干货!32个查询案例! 四.聚合分析 4.1.什么是聚合分析? 4.2.干货!15个聚合分析案例 五.7个查询优化技巧 欢迎关注 一.导读 Hi!大家久等了!时隔10天,白日梦的Elasticsearch笔记进阶篇终于甘完了!本次更新依然是干货满满! 下面会和大家分享 32种查询方法.15中聚合方式.7种优化后的查询技巧.

最近想测试下Openfire下的最大并发数,需要开大量线程来模拟客户端.对于一个JVM实例到底能开多少个线程一直心存疑惑,所以打算实际测试下,简单google了把,找到影响线程数量的因素有下面几个: -Xms intial java heap size -Xmx maximum java heap size -Xss the stack size for each thread 系统限制 系统最大可开线程数 测试程序如下: import java.util.concurrent.atomic.A

select(查), update(改), delete(删), insert into(增)   select * from table_name 获取表中所有字段 select id, name, sex from table_name 获取表中的id,name,sex字段 select count(id) count from table_name 获取表中列表总数量 count(*/1/id 都行) 第二个count是作为别名 select * from table_name limit

腾讯云图片鉴黄集成到C#   官方文档:https://cloud.tencent.com/document/product/641/12422 请求官方API及签名的生成代码如下: public class TencentCloundPicHelper { /// <summary> /// 发送Post请求腾讯云 /// </summary> public string SendPost(string postDataStr) { var url = @"http:/

Elasticsearch的基础分布式架构 Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性 Elasticsearch是一套分布式系统,分布式是为了应对大数据量. Elasticsearch隐藏了复杂的分布式机制: 分片:我们之前随随便便就将一些document插入到es集群中去了,我们没有关心过数据是如何进行分配的.数据到哪个shard中去了. 集群发现机制(cluster discovery):如果启动一个新的es进程,那么这个es进程会作为一个node并且发现es集群,然后自动加

小A和小B在玩一个游戏. 首先,小A写了一个由0和1组成的序列S,长度为N. 然后,小B向小A提出了M个问题. 在每个问题中,小B指定两个数 l 和 r,小A回答 S[l~r] 中有奇数个1还是偶数个1. 机智的小B发现小A有可能在撒谎. 例如,小A曾经回答过 S[1~3] 中有奇数个1, S[4~6] 中有偶数个1,现在又回答 S[1~6] 中有偶数个1,显然这是自相矛盾的. 请你帮助小B检查这M个答案,并指出在至少多少个回答之后可以确定小A一定在撒谎. 即求出一个最小的k,使得01序列S满足

有一个划分为N列的星际战场,各列依次编号为1,2,…,N. 有N艘战舰,也依次编号为1,2,…,N,其中第i号战舰处于第i列. 有T条指令,每条指令格式为以下两种之一: 1.M i j,表示让第i号战舰所在列的全部战舰保持原有顺序,接在第j号战舰所在列的尾部. 2.C i j,表示询问第i号战舰与第j号战舰当前是否处于同一列中,如果在同一列中,它们之间间隔了多少艘战舰. 现在需要你编写一个程序,处理一系列的指令. 输入格式 第一行包含整数T,表示共有T条指令. 接下来T行,每行一个指令,指令有两

地址  https://www.acwing.com/problem/content/241/ 小A和小B在玩一个游戏. 首先,小A写了一个由0和1组成的序列S,长度为N. 然后,小B向小A提出了M个问题. 在每个问题中,小B指定两个数 l 和 r,小A回答 S[l~r] 中有奇数个1还是偶数个1. 机智的小B发现小A有可能在撒谎. 例如,小A曾经回答过 S[1~3] 中有奇数个1, S[4~6] 中有偶数个1,现在又回答 S[1~6] 中有偶数个1,显然这是自相矛盾的. 请你帮助小B检查这M个

创建索引 创建普通索引: PUT /my_index { "settings": { "index": { "number_of_shards": "5", "number_of_replicas": "1" } } } 查询索引属性 GET /my_index 结果: { "my_index": { "aliases": {}, "ma

因为总是看到很多同学在说Elasticsearch性能不够好.集群不够稳定,询问关于Elasticsearch的调优,但是每次都是一个个点的单独讲,很多时候都是case by case的解答,本文简单梳理下日常的Elasticsearch使用调优,以下仅为自己日常经验之谈,如有疏漏,还请大家帮忙指正. 一.配置文件调优 elasticsearch.yml 1.内存锁定 bootstrap.memory_lock:true允许JVM锁住内存,禁止操作系统交换出去. 2.zen.discovery

###################ElasticSearch监控指标梳理########################### #author:lugh1 # #date:2021-09-26 # #description:ES监控指标 # ###################ElasticSearch监控指标梳理########################### ##集群 status #集群状态green.yellow.red number_of_nodes #集群节点个数 act

经常有人询问我们,如何估算 Windows Azure 存储服务的成本,以便了解如何更好地构建一个经济有效的应用程序.本文我们将从带宽.事务数量,以及容量这三种存储成本的角度探讨这一问题. 在使用 Windows Azure Blob.表,以及队列时,存储成本是由下列因素决定的: 带宽 – 从承载存储帐户的位置传入和传出的数据总量 事务– 针对您的存储帐户所执行的请求数量 存储容量 – 持久存储的数据总容量 请注意,随着存储系统增加新的功能,本文所涉及内容可能会有变化.本文将作为指导原则,使服务

inode节点中,记录了文件的类型.大小.权限.所有者.文件连接的数目.创建时间与更新时间等重要的信息,还有一个比较重要的内容就是指向数据块的指针. 一般情况不需要特殊配置,如果存放文件很多,需要配置.有时磁盘空间有剩余但是不能存放文件,可能是由于inode节点数量不做了. 查看inode的数量: df -i Filesystem Inodes IUsed IFree IUse% Mounted on /dev/sda2 3276800 49969 3226831 2% / tmpfs 1000

使用传入的总记录数实现一条sql语句完成分页查询     问题:在传统的分页查询的实现中不可避免的需要两条sql语句,一条用于查询数据一条用于查询总记录数.如下面的实际代码所示: Img1 当然如果使用存储过程的话是可以渐少一次数据库来回的,但是它依然是两条sql语句,一条查数据一条查总记录数.但我们在架构层面拒绝使用存储过程,因为它将逻辑分散在了应用程序和数据库中,不好维护,并且在SqlServer2008中也没有足够的证据证明存储过程更高效. 很多人的直觉认为查询总记录数的那行没有必要,但是