游标查询(scroll)简介 scroll 查询 可以用来对 Elasticsearch 有效地执行大批量的文档查询,而又不用付出深度分页那种代价. 游标查询会取某个时间点的快照数据. 查询初始化之后索引上的任何变化会被它忽略. 它通过保存旧的数据文件来实现这个特性,结果就像保留初始化时的索引 视图 一样. 启用游标查询可以通过在查询的时候设置参数 scroll 的值为我们期望的游标查询的过期时间. 游标查询的过期时间会在每次做查询的时候刷新,所以这个时间只需要足够处理当前批的结果就可以了,而不

ES scroll(ES游标) 解决深分页. Why 当Elasticsearch响应请求时,它必须确定docs的顺序,排列响应结果.如果请求的页数较少(假设每页20个docs), Elasticsearch不会有什么问题,但是如果页数较大时,比如请求第20页,Elasticsearch不得不取出第1页到第20页的所有docs,再去除第1页到第19页的docs,得到第20页的docs. 原理 Scrolling allows us to do an initial search and to k

https://www.jianshu.com/p/f4d322415d29 1.简介 ES为了避免深分页,不允许使用分页(from&size)查询10000条以后的数据,因此如果要查询第10000条以后的数据,要使用ES提供的 scroll(游标) 来查询 假设取的页数较大时(深分页),如请求第20页,Elasticsearch不得不取出所有分片上的第1页到第20页的所有文档,并做排序,最终再取出from后的size条结果作爲最终的返回值 假设你有16个分片,则需要在coordinate no

一.概述 1.查询模型 搜索API允许用户执行搜索查询并返回与查询匹配的搜索匹配.它可以跨一个或多个索引以及跨一种或多种类型执行.可以使用查询Java API提供查询.搜索请求的主体是使用SearchSourceBuilder构建的.这是一个例子: import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsearch.action.search.SearchType; import org.elastics

好久没写博文了, 最近项目中使用到了ElaticSearch相关的一些内容, 刚好自己也来做个总结. 现在自己也只能算得上入门, 总结下自己在工作中使用Java操作ES的一些小经验吧. 本文总共分为三个部分: 一:ES相关基本概念及原理 二:ES使用场景介绍 三:使用Java进行ES的增删改查及代码讲解 一:ES相关基本概念: ElasticSearch(简称ES)是一个基于Lucene构建的开源.分布式.RESTful的全文本搜索引擎. 不过,ElasticSearch却也不仅只是一个全文本搜

es的每个shard下的文件都可以看做一个完整的lucene文件,shard数据目录下的segment文件包含了索引的分片数量,副本数量.es shard可以恢复,就是因为每个shard都包含了一份数据,而且包含了索引的分片数量,副本数量等信息. 有这样一种情形,es集群中的某一个节点坏掉了,接着又删除了集群中的某个索引.坏掉的节点恢复后,重新加入集群,该节点上的shard还是完整的,最终的结果就是,删除的索引又被重新的恢复了.这并不是所期望的结果. es 5.x中该问题已经被解决,es会记录已

#!/usr/bin/python import threading import json import time from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers import os import sys import argparse host_list = [ {"host":"1.58.55.11","port":9200}, {"

大多数search API都是可以操作多个索引的,除了explain API. 当执行一个search API时,可以指定routing参数,去搜索特定的主分片及其副本分片.routing参数值可以是个以逗号分隔的字符串列表,这样es会搜索每个字符串对应的分片. 默认情况下,会以轮询方式把搜索请求发送到副本组中的某个分片,我们可以修改动态配置cluster.routing.use_adaptive_replica_selection为true,指定请求转发至最优.类似于nginx的负载均衡策略.

REST API用途 elasticsearch支持多种通讯,其中包括http请求响应服务,因此通过curl命令,可以发送http请求,并得到json返回内容. ES提供了很多全面的API,常用的REST请求大致可以分成如下几种: 1 检查集群.节点.索引的健康情况 2 管理集群.节点,索引数据.元数据 3 执行CRUD,创建.读取.更新.删除 以及 查询 4 执行高级的查询操作,比如分页.排序.脚本.聚合等 Query DSL Query DSL (资料来自: http://www.elast

传送门:http://www.cnblogs.com/xing901022 ES即简单又复杂,你可以快速的实现全文检索,又需要了解复杂的REST API.本篇就通过一些简单的搜索命令,帮助你理解ES的相关应用.虽然不能让你理解ES的原理设计,但是可以帮助你理解ES,探寻更多的特性. 其他相关的内容参考:Elasticsearch官方文档翻译 样例数据 为了更好的使用和理解ES,没有点样例数据还是不好模拟的.这里提供了一份官网上的数据,accounts.json.如果需要的话,也可以去这个网址玩玩

一般而言,es返回数据的上限是10000条,如果超过这个数量,就必须使用scroll查询. 所谓scroll查询就类似DBMS中的游标,或者快照吧,利用查询条件,在第一次查询时,在所有的结果上形成了一个快照,然后再分批分次的读取出来. 要完成一个scroll查询分两个阶段: 阶段一:带查询参数 POST /twitter/_search?scroll=1m { , "query": { "match" : { "title" : "el

目录 1 分页查询方法 2 分页查询的deep paging问题 1 分页查询方法 在GET请求中拼接from和size参数 // 查询10条数据, 默认从第0条数据开始 GET book_shop/_search?size=10 // 从第0条数据开始(包括第0条), 查询10条数据 GET book_shop/_search?from=0&size=10 // 从第5条数据开始(包括第5条), 查询10条数据 GET book_shop/_search?from=5&size=10 2

一道面试题的引入: 如果面试的时候碰到这样一个面试题:ElasticSearch(以下简称ES) 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的. 很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了. 第一次搜索的时候,是 5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒. 然后你就很懵,每个用户第一次访问都会比较慢,比较卡么?所以你要是没玩儿过 ES

1.es在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询性能啊? 2.es生产集群的部署架构是什么?每个索引的数据量大概有多少?每个索引大概有多少个分片? 3.es的分布式架构原理能说一下么(es是如何实现分布式的啊)? 4.es写入数据的工作原理是什么啊?es查询数据的工作原理是什么啊? 一.es在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询性能啊? 在这个海量数据的场景下,如何提升es搜索的性能,也是我们之前生产环境实践经验所得 (1)性能优化的杀手锏——filesystem cacheos

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

参考:https://blog.csdn.net/better_xf/article/details/81188050 一.es写入数据的过程 客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node (协调节点) coordinating node,对document进行路由,将请求转发给对应的node 实际上的node上的primary shard处理请求,然后将数据同步到replica node coordinating node,如果发现primary no

ES Connection timed out,调优方向 1. 使用游标滚动查询 scrollId 游标id searchResponse.getScrollId() scroll 设置游标的保留时间 new Scroll(TimeValue.timeValueMinutes(30L)) 指这个游标保留30分钟 游标设置为30分钟,用完需要删除游标 restHighLevelClient.searchScroll(new SearchScrollRequest().scrollId(scroll

,es性能优化是没有什么银弹的,啥意思呢?就是不要期待着随手调一个参数,就可以万能的应对所有的性能慢的场景.也许有的场景是你换个参数,或者调整一下语法,就可以搞定,但是绝对不是所有场景都可以这样. 一块一块来分析吧 在这个海量数据的场景下,如何提升es搜索的性能,也是我们之前生产环境实践经验所得 (1)性能优化的杀手锏——filesystem cache os cache,操作系统的缓存 你往es里写的数据,实际上都写到磁盘文件里去了,磁盘文件里的数据操作系统会自动将里面的数据缓存到os cac

概要 本篇主要介绍一下分布式环境中搜索的两阶段执行过程. 两阶段搜索过程 回顾我们之前的CRUD操作,因为只对单个文档进行处理,文档的唯一性很容易确定,并且很容易知道是此文档在哪个node,哪个shard中. 但搜索比CRUD复杂,符合搜索条件的文档,可能散落在各个node.各个shard中,我们需要找到匹配的文档,并且把从各个node,各个shard返回的结果进行汇总.排序,组成一个最终的结果排序列表,才算完成一个搜索过程.我们将按两阶段的方式对这个过程进行讲解. 查询阶段 假定我们的ES集群

(1)TOP 显示当前进程状态,结合 ps -aux 可以看是哪一个服务.mpstat 可以看是cpu的负载 (2)TOP -H -u 用户名 显示该用户下 所有的线程. 还有pstree (3)jstat -gc pid 1000 100 查看当前程序的GC问题 (4)jstack pid 看 有哪些进程是 RUNNING WAITING (5)jmap -histo:live 24715 | less 查看java中内存的分配情况 jmap -heap pid 当前堆内存中分配情况 (6)c