如果使用 Search 查询:每次都需要在每个分片上查询得分最高的 from+100 条数据,然后协同节点把收集到的 n×(from+100)条数据聚合起来再进行一次排序。 每次返回 from+1 开始的 100 条数据,并且要重复执行 100 次。 如果使用 Scroll 查询:在各个分片上查询 10000 条数据,协同节点聚合 n×10000 条数据进行合并、...
过滤器缓存将过滤器和查询操作的结果存放在内存中。 也就是说,使用过滤器的初始查询将其结果缓存在过滤器缓存中,随后应用该过滤器的每次查询都会使用缓存中的过滤器,而不去磁盘中查找。 过滤器缓存有效降低了对CPU和I/O的影响,使得过滤查询的结果返回更加快速。 在ES中有两种类型的过滤器缓存:索引级别的过滤器缓存...
负面案例:之前有客户超大规模(100TB)以上的数据没有日期格式字段或者出现字段格式不规范的问题。 4.3 如果查询具有过滤字段且其值可枚举,则将数据分割成多个索引。 如果我们的查询中包含可枚举的过滤字段(例如,地区),则可以通过将数据分割成多个索引来提高查询性能。 例如,如果数据包含来自美国、欧洲和其他地区的记录,...
用的是postgresql数据库(和mysql差不多),现在的问题是数据库在几百万条记录时候查询效果速度还可以,比如按日期时间段或者订单号来查询时速度还可以接受,但是当订单表数据量千万级之后,管理后台的订单管理功能中如果再去按条件查询订单列表的时候就非常非常慢了,数据量一大也会影响订单业务,因为查询速度很慢了,可能导致...
第5部分body:表示要传递的数据主体,对应文档中的body。如果body里面指明“required=true”,则表示必须传入body数据。具体body里面需要传怎样的数据,则可以访问文档中的documentation字段所指明的官方站点进行查询。 第二章、ElasticSearch实战 一、 Elasticsearch史上最全最常用工具清单 ...
拿真实同步案例讲解一下时区处理: 数据源端:Mysql; 数据目的端:Elasticsearch; 同步方式:logstash,本质借助:logstash_input_jdbc 插件同步; 时区处理:logstash filter 环节 ruby 脚本处理。 如下只给出了中间 filter 环节的脚本: 代码语言:javascript 复制 ...
设置默认索引分片个数,默认为5片。经本人测试,索引分片对ES的查询性能有很大的影响,在应用环境,应该选择适合的分片大小。 (6)index.number_of_replicas: 设置默认索引副本个数,默认为1个副本。此处的1个副本是指index.number_of_shards的一个完全拷贝;默认5个分片1个拷贝;即总分片数为10。
书中覆盖了Elasticsearch的主要特性,从使用不同的分析器和查询类型进行相关性调优,到使用聚集功能进行实时性分析,还有地理空间搜索和文档过滤等更多吸引人的特性。 全书共分两个部分,第一部分解释了核心特性,第二部分介绍每个特性工作的更多细节及其对性能和可扩展性的影响,以便对核心功能进行产品化。此外,本书还有6个...
建立统一的可视化视图、对齐时间、过滤条件; 建立统一的基于规则的监控和告警; 建立统一的机器学习的智能监控和告警。 在整个全观测中包括日志、指标,APM这三要素中,大家相对比较陌生的可能是APM。 2、什么是应用性能监测APM APM定义:企业应用APM对自身复杂的软件及应用程序的运行状态进行监测、诊断和分析,从而缩...
(1)Nested查询和过滤器 运行nested查询或过滤器时,需要指定path参数,告诉ES这些嵌套对象位于哪里的Lucene分块中。除夕之外,nested查询或者过滤器将会分别封装一个常规的查询或过滤器。下面的代码搜索名为“Lee”、姓为“Gheorghe”的会员。查询不会返回匹配的文档,因为没有会员的名字是Lee Gheorghe。