本工具会自动计算出最佳 max num segments 并执行 forcemerge,适用于解决集群各类索引存在大量零碎 segment 的问题 工具适用场景 时序日志场景,历史数据不再发生改变,一次性合并的需求 查询更新场景,定期合并存量数据的需求 风险 段合并会有一定io和cpu开销,一般建议避开业务进行 段合并会使索引size膨胀,
1、 segment是不是合并到一个最好,及max_num_segments=1 2、合并的时候,通过 代码语言:javascript 代码运行次数:0 AI代码解释 POST/my_index/_forcemerge?max_num_segments=1 会不会吃光所有的机器资源,造成服务暂时不可用(optimize?max_num_segments=1就会吃光所有资源),但是我没有从官方文档找到_forcemerger...
optimizeAPI大可看做是强制合并API。它会将一个分片强制合并到max_num_segments参数指定大小的段数目。 这样做的意图是减少段的数量(通常减少到一个),来提升搜索性能。 optimizeAPI不应该被用在一个活跃的索引———一个正积极更新的索引。后台合并流程已经可以很好地完成工作。 optimizing 会阻碍这个进程。不要干扰它!
1、 segment是不是合并到一个最好,及max_num_segments=1 2、合并的时候,通过 POST /my_index/_forcemerge?max_num_segments=1 1. 会不会吃光所有的机器资源,造成服务暂时不可用(optimize?max_num_segments=1就会吃光所有资源),但是我没有从官方文档找到_forcemerger 这种方式的资源消耗。 3、在es 6.7及以...
还可以通过在一个或多个索引上触发Force Merge API来减少每个分片的segment数。 Force Merge API(或2.1.0之前的版本中的Optimize API)将提示索引中的segment继续合并,直到每个碎片的segment计数减少为max_num_segments(默认为1)。如果大量触发merges的成本相对降低,这种方法可以进行尝试。
2.max_num_segments取值为:max_num_segments =(单个索引的大小G/分片数/2G) 3.通过_reindex API将历史小索引合并成大索引,减少索引数和分片数。 六、时序数据: 1.合理按天、周、月、年去创建、关闭、删除索引。 2.索引太多时,索引预创建:每天定时任务把明天需要的索引先创建好。
max_num_segments=1 由于forcemerge 线程对资源的消耗比普通的归并线程大得多,所以,绝对不建议对还在写入数据的热索引执行这个操作。这个问题对于 Elastic Stack 来说非常好办,一般索引都是按天分割的。更合适的任务定义方式,请阅读本书稍后的 curator 章节。 routing和replica的读写过程 之前两节,完整介绍了在单个...
POST /my_index/_forcemerge?max_num_segments=1 1. 2.2 查询优化 2.2.1 范围缩小 当进行桶聚合操作时,可以通过添加查询条件来缩小范围,减少需要处理的文档数量。例如,可以通过添加时间范围来限制聚合操作的数据量。以下是一个示例代码,用于在查询中添加时间范围: ...
如果您的集群有 num_nodes 个节点、num_primaries 主分片，并且您希望最多同时处理 max_failures 个节点故障，那么适合您的副本数为 max(max_failures, ceil(num_nodes / num_primaries) - 1)。ü 足够的内存：分配足够的内存给文件系统缓存，文件系统缓存将用于缓冲 I/O 操作。应该确保将运行 Elasticsearch 的...
optimize API 将一个分片强制合并到max_num_segments,减少搜索时遍历段的数量,提升搜索效率; 例如将每天/每月的日志存贮到一个段中; forceMergeRequest.maxNumSegment() 并发处理机制 问题背景 场景:读取商品信息,下单购买,扣减库存; 若多线程操作会造成结果出错; 解决方案 悲观锁(并发能力低,同一时间只有一个写操...