"error": { "root_cause": [ { "type": "query_phase_execution_exception", "reason": "Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [1000000] but was [1000000099]. See the scroll

在Elasticsearch中如果需要做分页查询,我们通常使用form和size实现.form指定从有序哪一行开始,size表示从当前开始读取多少行.但是我们发现查询结果最大只能到10000,这是因为Elasticsearch中的size的默认值在index.max_result_window 中设置,并且默认值就是10000.下面我们通过Elasticsearch的API设置最大的读取行. 注:Elasticsearch支持的最大值是2^31-1,也就是2147483647. 下面我们来查看一

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

MySQL CPU 使用率高的原因和解决方法_产品性能_常见问题_云数据库 RDS 版-阿里云 https://help.aliyun.com/knowledge_detail/51587.html 常见原因 系统执行应用提交查询(包括数据修改操作)时需要大量的逻辑读(逻辑 IO,执行查询所需访问的表的数据行数),所以系统需要消耗大量的 CPU 资源以维护从存储系统读取到内存中的数据一致性. 本文通过一个简化的模型来说明系统资源.语句执行成本以及 QPS(Query Per Second 每秒执

Java连接数据库及简单操作见我以前的一篇随笔:http://www.cnblogs.com/meitian/p/5036332.html   一.获取查询结果的行数和列数 查询结果为ResultSet对象 ResultSet selectresult = this.executequery(sql_temp);   查看列数: int column_count=selectresult.getMetaData().getColumnCount(); getMetaData()返回了所有列信息

对于rownum来说它是oracle系统顺序分配为从查询返回的行的编号,返回的第一行分配的是1,第二行是2,依此类推,这个伪字段可以用于限制查询返回的总行数,而且rownum不能以任何表的名称作为前缀. 举例说明:例如表:student(学生)表,表结构为:ID     char(6) --学号name VARCHAR2(10) --姓名 create table student (ID char(6), name VARCHAR2(100));insert into sale values('

Oracle查询库中记录数大于2千万的所有表 假如当前用户拥有select any table权限,则可以使用下列sql语句: select table_name, num_rows from dba_tables t where t.owner = upper('hr') and num_rows > 20000000; 或 select table_name, num_rows from all_tables t where t.owner = upper('hr') and num_row

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

使用Hibernate criteria进行分页查询时,如何实现一次查询取得总记录数和分页后结果集 - bto310 - ITeye博客 https://bto310.iteye.com/blog/1613794

1.获取所有数据库名 --SELECT Name FROM Master..SysDatabases ORDER BY Name -- 2.获取所有表名: --SELECT Name NAMEtemp,* FROM TEST..SysObjects Where XType='U' ORDER BY Name --表名  ----XType='U':表示所有用户表; ----XType='S':表示所有系统表; 3.获取所有字段名: SELECT Name FROM SysColumns WHER

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&

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

作用 Semaphore(信号量)是用来控制同时访问特定资源的线程数量,它通过协调各个线程,以保证合理的使用公共资源. 简介 Semaphore也是一个线程同步的辅助类,可以维护当前访问自身的线程个数,并提供了同步机制.使用Semaphore可以控制同时访问资源的线程个数,例如,实现一个文件允许的并发访问数. 主要方法摘要: void acquire():从此信号量获取一个许可,在提供一个许可前翼子将线程阻塞,否则线程被中断. void release():释放一个许可,将其返回给信号量. in

""" 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:

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