Profile API 都说要致富先修路,要调优当然需要先监控啦,elasticsearch在很多层面都提供了stats方便你来监控调优,但是还不够,其实很多情况下查询速度慢很大一部分原因是糟糕的查询引起的,玩过SQL的人都知道,数据库服务的执行计划(execution plan)非常有用,可以看到那些查询走没走索引和执行时间,用来调优,elasticsearch现在提供了Profile API来进行查询的优化,只需要在查询的时候开启profile:true就可以了,一个查询执行过程中的每个组件

Jcseg是什么? Jcseg是基于mmseg算法的一个轻量级中文分词器,同时集成了关键字提取,关键短语提取,关键句子提取和文章自动摘要等功能,并且提供了一个基于Jetty的web服务器,方便各大语言直接http调用,同时提供了最新版本的lucene, solr, elasticsearch的分词接口!Jcseg自带了一个 jcseg.properties文件用于快速配置而得到适合不同场合的分词应用,例如:最大匹配词长,是否开启中文人名识别,是否追加拼音,是否追加同义词等! Jcseg核心功能:

操作系统: Centos7 .64位 ========================================= 查看系统版本和系统位数: [root@localhost /]# cat /etc/redhat-releaseCentOS Linux release 7.3.1611 (Core) [root@localhost /]# getconf LONG_BIT64 ========================================= 文件准备: 用pscp.exe

目标记录每次请求内的http.es.mysql耗时,本篇讨论mysql部分 为什么说要探索,这不是很简单的事么?但是能满足以下几点么? 能记录limit等参数 能将参数和sql写一起,能直接使用 能记录耗时 能计数累加,统计一次请求中sql执行的总数和总耗时 spring原生能力 logging.level.org.hibernate.SQL=debug logging.level.org.hibernate.type.descriptor.sql.BasicBinder=trace 通过上面两

ElasticSearch是现在技术前沿的大数据引擎,常见的组合有ES+Logstash+Kibana作为一套成熟的日志系统,其中Logstash是ETL工具,Kibana是数据分析展示平台.ES让人惊艳的是他强大的搜索相关能力和灾备策略,ES开放了一些接口供开发者研发自己的插件,ES结合中文分词的插件会给ES的搜索和分析起到很大的推动作用.ElasticSearch是使用开源全文检索库ApacheLucene进行索引和搜索的,说架构必须和Lucene的一些东西打交道. 关于Lucene: Ap

首先申明下,本文为笔者学习<OpenGL ES应用开发实践指南(Android卷)>的笔记,涉及的代码均出自原书,如有需要,请到原书指定源码地址下载. <OpenGL ES学习笔记(二)--平滑着色.自适应宽高及三维图像生成>中阐述的平滑着色.自适应宽高是为了实现在移动端模拟真实场景采用的方法,并且通过w分量增加了三维视角,在具体实现上采用了正交投影.透视投影的理论.本文将在此基础上,构建更加精美的三维场景.三维效果本质上是点.直线和三角形的组合,纹理是将图像或者照片覆盖到物体表面

2014-08-27 Created By BaoXinjian

def unselect_from_list_by_index(self, locator, *indexes): """Unselects `*indexes` from list identified by `locator` Select list keywords work on both lists and combo boxes. Key attributes for select lists are `id` and `name`. See `introduct

Keywords Search Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 25356    Accepted Submission(s): 8280 Problem Description In the modern time, Search engine came into the life of everybody like

概念解析 CURD 操作 CURD 操作都是针对具体的某个或某些文档的操作,每个文档的 routing 都是确认的,所以其所在分片也是可以事先确定的.该过程对应 ES 的 Document API. 新建(C): 指对某个文档进行索引操作的过程. 检索(R): 指从 ES 中获取某个或多个特定文档的过程. 删除(D): 指从 ES 中删除某个文档让其不再可被搜索. 更新(U): 指在 ES 中更新某个文档的过程,其实质是删除+新建的过程. 搜索 搜索操作是指通过查询条件从 ES 中获取匹配的文档

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

ES默认是动态创建索引和索引类型的mapping的,但是在学习的时候还能这样用,在生产中一定是手动制定mapping!在生产中经常会遇到这样的需求,想用某个字段进行统计,又想对该字段进行模糊查询,解决这种需求的方法就是对该字段创建别名! mapping结构如下: { "settings" : { "index" : { "analysis" : { "filter" : { "english_keywords&quo

目录 1 Lucene操作document的流程 1.1 添加document的流程 1.2 删除document的流程 2 优化写入流程 - 实现近实时搜索 2.1 流程的改进思路 2.2 设置refresh的间隔 3 优化写入流程 - 实现持久化变更 3.1 文档持久化到磁盘的流程 3.2 基于translog和commit point的数据恢复 4 优化写入流程 - 实现海量segment文件的归并 4.1 存在的问题 4.2 merge操作的流程 4.3 优化merge的配置项 4.4

使用logstash同步MySQL数据到ES 版权声明:[分享也是一种提高]个人转载请在正文开头明显位置注明出处,未经作者同意禁止企业/组织转载,禁止私自更改原文,禁止用于商业目的. https://blog.csdn.net/u010887744/article/details/86708490 概述: 在生成业务常有将MySQL数据同步到ES的需求,如果需要很高的定制化,往往需要开发同步程序用于处理数据.但没有特殊业务需求,官方提供的logstash就很有优势了. 在使用logstash我们

目录 1 Elasticsearch概述 1.1 Elasticsearch是什么 1.2 Elasticsearch的优点 1.3 Elasticsearch的相关产品 1.4 Elasticsearch的使用场景 2 Elasticsearch的功能概述 2.1 分布式的搜索引擎和数据分析引擎 2.2 全文检索 结构化检索 数据分析 2.3 海量数据的近实时处理 3 Elasticsearch的核心概念 3.1 term(索引词) 3.2 text(文本) 3.3 analysis(分析)

最近挺忙的,在外出差,又同时干两个项目.白天一个晚上一个,特别是白天做的项目,马上就要上线了,在客户这里 三天两头开会,问题很多真的很想好好静下来怼代码,半夜做梦都能fix bugs~ 和客户交流真的是门技术,一不小心你就会掉坑里,慢慢来吧~ 站内搜素其实也是老生常谈,估计很多程序员门都做过或者接触过,记得大三那会 那是比较常见的解决方案就是lucene.net 和盘古分词,后来又用jieba分词, 首先就是和数据库同步,我们把数据扔给lucene.net  ,lucene.net 拿到数据 进

1.定义一个全局 BackgroundWorker private System.ComponentModel.BackgroundWorker bgMeet0; 2.设置执行耗时的任务为True bgMeet0 = new System.ComponentModel.BackgroundWorker(); bgMeet0.WorkerReportsProgress = true; 3.开始执行任务事件 bgMeet0.DoWork += new DoWorkEventHandler((s, e

由于笔者在实际项目仅仅将ES用作索引数据库,并没有深入研究过ES的搜索功能.而且鉴于笔者的搜索引擎知识有限,本文将仅仅介绍ES简单(非全文)的查询API. 笔者原本打算在本文中介绍聚合API的内容,但是写着写着发现文章有点过长,不便于阅读,故将聚合API的内容移至下一篇博客中. 引言 单单介绍理论和API是乏味和低效率的,本文将结合一个实际的例子来介绍这些API.下表是本文数据表的表结构,表名(type)为“student”.注意,studentNo是本表的id,也就是_id字段的值与stude

一 前言 目前生产系统由Solr转ES了,在这边就记录下在使用过程中容易忽视的配置吧,其实我也是才用,如果有什么错误的地方,多指正. 二.配置 1.ES的段合并是限速设置 默认是20MB/s ,如果是SSD磁盘建议增大:```PUT /_cluster/settings{ "persistent" : { "indices.store.throttle.max_bytes_per_sec" : "100mb" }}```如果临时导入数据先可以不要