首先,python 多线程不能充分利用多核CPU的计算资源(只能共用一个CPU),所以得用多进程.笔者从3.7亿数据的索引,取200多万的数据,从取数据到构造pandas dataframe总共大概用时14秒左右.每个分片用一个进程查询数据,最后拼接出完整的结果. 由于返回的json数据量较大,每次100多万到200多万,如何快速根据json构造pandas 的dataframe是个问题 — 笔者测试过read_json().json_normalize().DataFrame(eval(pan

ES添加排序 在默认的情况下,ES 是根据文档的得分score来进行文档额排序的.但是自己可以根据自己的针对一些字段进行排序.就像下面的查询脚本一样.下面的这个查询是根据productid这个值进行排序的,而且进行了双字段的排序.当productid 相同时的文档是根据下面的那个排序字段进行的排序 POST /product/_search { "query": { "bool": { "filter": { "term":

昨天有一个需求,就是想要根据某个网关url做过滤,获取其下面所有的上下文nginx日志:如果直接"query":"https://XXX/YYY/ZZZ"发现有问题,啥也查不出来,后来仁杰指出来需要使用“”括起来,果然这样就变成了前后匹配的模糊查询了.但是继续,我发现如果我指定了字段"query":"request:\"http://XXX/YYY/ZZZ\""就啥也返回不了了:但是如果是换位message

1.背景 由于历史原因,笔者所在的公司原有的ES查询驱动采用的是 PlainElastic.Net, 经过询问原来是之前PlainElastic.Net在园子里文档较多,上手比较容易,所以最初作者选用了该驱动,而发布也由于历史原因都部署在 windows 服务器上,基于 .NET Framework开发. 后来由于迁移 .NET CORE 平台的需要,对代码进行了升级,同时部署平台也迁移至 CentOS7 服务器,升级过程比较顺利,由于没有使用特殊API,所以几乎没有对业务代码做更多的修改,同时

Kibana按照索引过滤数据 1.创建索引模式 2.查询索引中的数据 Es查询不返回数据 创建索引的时候指定mapping mappings={ "mappings": { "_doc": { "_source": { "enabled": True } } } } # print("创建新的索引") es.indices.create(index=indexname,body=mappings) 查询的时

记录常用的es 查询 聚合 GET _cat / indices GET / p_ext_develop / _mapping / g GET / p_ext_develop / _analyze { "field": "other_name_en", "text": "(3S)-N-Boc-2-azabicyclo[2.2.1]heptane-3-carboxylicacid;"} GET / hs2840 / _analy

Es查询结果集默认是10000,结果集大小是int,最大为21亿左右 PUT _all/_settings?preserve_existing=true { "index.max_result_window" : "2000000000" } 将所有的索引结果窗口集改为20亿,这个是已经存在的索引 新建的索引还会默认是10000,需要修改模板配置 删除模板,在原模板加入"max_result_window":2000000000     然后重新

# es 查询更新操作# _*_ coding: utf-8 _*_ import time import datetime import pymysql from elasticsearch import Elasticsearch from urllib3.connectionpool import xrange # class EsClient(): es_host = "192.168.8.190" port = 9200 timeout = 15000 global inde

ES查询区分大小写 ES查询在默认的情况下是不区分大小写的,在5.0版本之后将string类型拆分成两种新的数据类型,text用于全文搜索(模糊搜索),keyword用于关键字搜索(精确搜索). 注意: 5.0之后 ES字符串将默认同时映射成text,keyword类型,将会自动创建字面的动态映射,这是在你没有修改任何设置的情况下的默认配置,如下: { "appname-2021.10.28" : { "mappings" : { "properties&

本文只是写一些常用es命令,这里不用任何客户端,只用 9200/_plugin/head/ 那个端口网页就可以,然后是复合查询. 注意es其实一个idnex只能有一个type,如果一个index做了多个type,坑...太多了,首先 where不能用,然后 聚合也不能用.至少在es2.*是这样的,这个坑你可以搜索下"_type Field Not Available for Aggregation #5634" 1. 查询所有关键字:match_all等同SQL select * fr

我们以一个查询的示例开始,我们在student这个type中存储了一些学生的基本信息,我们分别使用match和match_phrase进行查询. 首先,使用match进行检索,关键字是“He is”: GET /test/student/_search { "query": { "match": { "description": "He is" } } } 执行这条查询,得到的结果如下: { , "timed_out

es服务端是准确知道每个document分布在哪个shard上: search一个比较复杂的执行模式,因为我们不知道那些document会被匹配到,任何一个shard上都有可能,所以一个search请求必须查询一个索引或多个索引里面的所有shard才能完整的查询到我们想要的结果. 找到所有匹配的结果是查询的第一步,来自多个shard上的数据集在分页返回到客户端的之前会被合并到一个排序后的list列表,由于需要经过一步取top N的操作,所以search需要进过两个阶段才能完成,分别是query和

我们通常用用_cat API检测集群是否健康. 确保9200端口号可用: curl 'localhost:9200/_cat/health?v' 绿色表示一切正常, 黄色表示所有的数据可用但是部分副本还没有分配,红色表示部分数据因为某些原因不可用. 2.通过如下语句,我们可以获取集群的节点列表: curl 'localhost:9200/_cat/nodes?v' 3.通过如下语句,列出所有索引: curl 'localhost:9200/_cat/indices?v' 4.创建索引 现在我们创

opensl es 提供了三种类型:分别是 SL_PROFILES_PHONE(手机):SL_PROFILES_MUSIC(音乐); SL_PROFILES_GAME (游戏). 如果你使用的手机的开发商使用了OpenSL ES 的话,会有一个类似于上面的sl配置.如果是手机的话,一般会是SL_PROFILES_PHONE 在android较低的版本下也就意味着某些Opensl es 的功能不可用. 下面是查询代码: SLObjectItf _engineObject; SLresult res

""" 官方文档:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/aggregations.html 官方文档:https://elasticsearch-dsl.readthedocs.io/en/latest/search_dsl.html 参考:https://blog.csdn.net/hanyuyang19940104/article/details/81668880中的bug解决方案 可参考:

基本环境 elasticsearch版本:6.3.1 客户端环境:kibana 6.3.4.Java8应用程序模块. 其中kibana主要用于数据查询诊断和查阅日志,Java8为主要的客户端,数据插入和查询都是由Java实现的. 案例介绍 使用elasticsearch存储订单的主要信息,document内的field,基本上是long或keyword,创建索引的order.json文件如下: { "doc": { "properties": { "id&

1. 建立连接 from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch(["localhost:9200"]) 2. 查询所有数据 # 方式1: es.search(index="index_name", doc_type="type_name") # 方式2: body = { "query":{ "match_all":{} } } es.s

文档目录: https://www.elastic.co/guide/index.html GET _search { "query": { "match_all": {} } } GET /_template/* PUT /_template/hs_server_template { "order": 0, "version": 60001, "index_patterns": [ "hs_se

1.python脚本 [root@do1cloud03 ~]# cat python-es.py #!/usr/bin/env python3 from elasticsearch import Elasticsearch from json import dumps es = Elasticsearch( ['127.0.0.1:9200'], # 认证信息 # http_auth=('elastic', 'elastic') ) #print(es.ping()) #print(es.cat

最近要做一个实时查询系统,初步协商后系统的框架 1.流式计算:数据都给spark 计算后放回HBase 2.查询:查询采用HBase+Solr/ES

注:转载自https://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html 作者:叶剑锋 elasticsearch 查询(match和term) es中的查询请求有两种方式,一种是简易版的查询,另外一种是使用JSON完整的请求体,叫做结构化查询(DSL).由于DSL查询更为直观也更为简易,所以大都使用这种方式.DSL查询是POST过去一个json,由于post的请求是json格式的,所以存在很多灵活性,也有很多形式.这里有一个地方注意的是官方文档里面给的例子的json