一.ES的存储结构 1.索引 es 中存储数据的基本单位,比如说你现在要在 es 中存储一些订单数据,你就应该在 es 中创建一个索引 order_idx,所有的订单数据就都写到这个索引里面去.看了一些文章有的说索引可以理解为关系型数据库中的数据库,有的说相当于数据库中的表.我的理解是它相对于关系型数据库更为灵活,因为在7.0之后的版本,type被废除,它直接可以自定义,感觉就就是直接添加到属性中,而不是原来的在索引之后添加type,所以在添加数据时就可以更加灵活,所以我认为一个索引可以理解为一

ES入门三部曲:索引操作,映射操作,文档操作 一.索引操作 1.创建索引库 #语法 PUT /索引名称 { "settings": { "属性名": "属性值" } } #示例 PUT /es_index 说明:settings是索引库的设置,可以定义各种属性,一般可以不填写,直接走默认. 2.判断索引是否存在 #语法 HEAD /索引名称 #示例 HEAD /es_index 3.查看索引 # 语法 GET /索引名称 # 示例 GET /es

在上次<INDEX--从数据存放的角度看索引>中,我们说到"唯一非聚集索引"和“非唯一非聚集索引”在存储上有一个明显的差别:唯一非聚集索引的非叶子节点上不会包含RID的数据,让我们继续来深挖一下. 准备测试数据: CREATE TABLE TB1 ( C1 INT, C2 INT, C3 INT ) GO CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX IDX_C1 ON TB1(C1) GO CREATE UNIQUE INDEX IDX_C2 ON TB1(

以下全部详细解析explain各个属性含义: 各属性含义:    id: 查询的序列号    select_type: 查询的类型,主要是区别普通查询和联合查询.子查询之类的复杂查询 SIMPLE:查询中不包含子查询或者UNION 查询中若包含任何复杂的子部分,最外层查询则被标记为:PRIMARY 在SELECT或WHERE列表中包含了子查询,该子查询被标记为:SUBQUERY table: 输出的行所引用的表    type: 访问类型     从左至右,性能由差到好 ALL: 扫描全表 in

参考: https://bayescafe.com/database/elasticsearch-using-index-or-type.html https://www.cnblogs.com/huangfox/p/9460361.html elasticsearch-中的索引与类型的前生今世 1. type理解 1.1 Type 是什么 使用 type 允许我们在一个 index 里存储多种类型的数据,这样就可以减少 index 的数量了.在使用时,向每个文档加入 _type 字段,在指定

一.ES使用,以及客户端 1.pom引用 <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>transport</artifactId> <version>5.4.3</version> </dependency> 如果测试@Test还需增加一下 <dependency> <groupId>org.e

应用背景: 1.当你的数据量过大,而你的索引最初创建的分片数量不足,导致数据入库较慢的情况,此时需要扩大分片的数量,此时可以尝试使用Reindex. 2.当数据的mapping需要修改,但是大量的数据已经导入到索引中了,重新导入数据到新的索引太耗时:但是在ES中,一个字段的mapping在定义并且导入数据之后是不能再修改的, 所以这种情况下也可以考虑尝试使用Reindex. Reindex: ES提供了_reindex这个API.相对于我们重新导入数据肯定会快不少,实测速度大概是bulk导入数据

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

Luke是一个用于Lucene搜索引擎的第三方工具,它可以访问现有Lucene的索引,并允许您显示和修改.可以看每篇文档建立了哪些索引,验证有没有成功建立了索引.不然建立了,不能确定有没有成功. 可以用luke看文章怎么分的词.当搜索query过来以后,query也会被分词,拿这个分好的词去索引中查询.所以这个过程其实涉及到两次分词,既然做了索引,就是有可能两次分词用的分词器不一致. //必须先建索引 try { IndexWriter writer = new IndexWriter(INDE

参考:http://www.cnblogs.com/sheeva/p/4837881.html 创建索引: curl -XPUT 'http://localhost:9200/some_index' 创建映射,指定字段为not_analyzed类型.(前提是要创建索引) curl -XPUT 'http://localhost:9200/some_index/_mapping/some_doc_type?pretty' -d ' {"properties":{ "some_t

1.创建索引 创建索引的语法PUT /my_index{ "settings": { ... any settings ... }, "mappings": { "type_one": { ... any mappings ... }, "type_two": { ... any mappings ... }, ... }} 创建索引的示例PUT /my_index{ "settings": { "

背景知识 在使用sql的过程中经常需要建立索引,而每种索引是怎么处罚的又是怎么起到作用的,首先必须知道索引和索引的类型. 索引类型type 我们可以清楚的看到type那一栏有index ALL eq_ref,他们都代表什么意思呢? 首先类型有许多,这里我只给大家介绍用的最多的几种类型: system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL 越往左边,性能越高,比如system就比ALL类型性能要高出许多,其中system.const只是理想类型

背景知识见链接:elasticsearch备份与恢复3_使用ES-Hadoop将HDFS数据写入Elasticsearch中 项目参考<Elasticsearch集成Hadoop最佳实践>的tweets2HdfsMapper项目 项目源码:https://gitee.com/constfafa/ESToHDFS.git 开发过程: 1. 先在kibana中查看下索引的信息   "hits": [   {   "_index": "xxx-wor

1.7.1: 创建索引 /** * 创建索引 * */ @Test public void createIndex(){ // 创建索引 CreateIndexResponse blog2 = client.admin().indices().prepareCreate("blog2").get(); System.out.println(blog2.toString()); } 默认创建好索引,mappings为空 1.7.2: 删除索引 /** * 删除索引 * */ @Test

目录 一.问题 二.问题的原因 三.问题解决的办法 1. 扩大磁盘 2. 删除部分历史索引 3. 更改es设置 四.扩展 一.问题 最近在查看线上的 es,发现最近2天的索引没有副本,集群的状态也是为 yellow 的. 二.问题的原因 es 所在的服务器磁盘是还有剩余空间的.只不过磁盘使用了大概 89%,按道理来说应该是会继续使用的,并创建索引的副本的,我们经过查阅官方文档. cluster.routing.allocation.disk.watermark.low Controls the

测试表结构: CREATE TABLE TB1 ( ID ,), C1 INT, C2 INT ) 1. 聚集索引(Clustered index) 聚集索引可以理解为一个包含表中除索引键外多有剩余列的包含索引,为保证在DELETE/UPDATE操作的正确性,如果聚集索引未声明为唯一(UNIQUE),则系统会聚集索引键增加一个NULLABLE的INT类型标识列(UNIQUIFIER)以保证记录唯一性. 唯一聚集索引: CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX IDX_ID ON

检查集群的健康情况 GET /_cat/health?v green:每个索引的primary shard和replica shard都是active状态的yellow:每个索引的primary shard都是active状态的,但是部分replica shard不是active状态,处于不可用的状态red:不是所有索引的primary shard都是active状态的,部分索引有数据丢失了 快速查看集群中有哪些索引 GET /_cat/indices?v 创建索引 PUT /test_inde

index_options The index_options parameter controls what information is added to the inverted index, for search and highlighting purposes. It accepts the following settings: docs Only the doc number is indexed. Can answer the question Does this term e

同一个index下的不同的type下的相同的filed,在同一个index下其实会被认为是同一个filed. 否则,不同type中的相同字段名称就会在处理中出现冲突的情况,导致Lucene处理效率下降

url:POST http://127.0.0.1:9200/_reindex 参数: {"source":{"index":"myes"},"dest":{"index":"new_myes"}}

查询前5条数据 光标停在某一个查询结果框中,左下角会显示该字段的类型 查询类型是text的字段使用单引号,使用双引号查询会报错