1.拆分索引API允许您将现有索引拆分为新索引。例如，您有一个包含5个主分片的索引（index.number_of_...
// we don't use IMD#getNumberOfShards since the index might have been shrunk such that we need to use the size // of original index to hash documents return Math.floorMod(hash, indexMetaData.getRoutingNumShards()) / indexMetaData.getRoutingFactor(); } 2. 存在的问题及解决方案 2.1 数据...
为此,ES还提供了一个index.routing_partition_size参数(仅当使用routing参数时可用),用于将routing相同的文档映射到集群分片的一个子集上,这样一方面可以减少查询的分片数,另一方面又可以在一定程度上防止数据倾斜。引入该参数后计算公式如下 代码语言:txt AI代码解释 shard_num = (hash(_routing) + hash(_id) % r...
重新分片后的索引是不存在的 重新分配后的shard数必须是number_of_routing_shards的因数,同时是number_of_shards的倍数,简单说,如果指定了number_of_routing_shards为10,number_of_shards为2,则你的增加shard的情况就有了2→10(split by 5) 【功能验证】 首先,创建索引test_split_index,并指定number_of_shards为...
routing是一个可变值,默认是文档的_id,也可以是自定义的值。hash函数将routing值哈希后生成一个数字,然后这个数字再除以number_of_primary_shards(主分片的数量)得到余数,这个分布在0到number_of_primary_shards减一(计数从0开始,比如5个主分片,那么范围就是0~4)之间的余数,就是文档存放的分片位置。
"number_of_shards": 5, "number_of_replicas": 1 }, "mappings": { "properties": { "productName": {"type": "text","analyzer": "ik_smart"}, "annual_rate":{"type":"keyword"}, "describe": {"type": "text","analyzer": "ik_smart"} ...
number_of_data_nodes:这表示可以存储数据的节点数 active_primary_shards:显示活跃主分片的数量; 主分片是负责写操作。 active_shards:显示活跃分片的数量; 这些分片可用于搜索。 relocating_shards:这显示了从一个节点重新定位或迁移到另一个节点的分片数量——这主要是由于集群节点平衡。
shard_num = hash(_routing) % num_primary_shards 1. 其中_routing 是一个可变值,默认是文档的 _id 的值 ,也可以设置成一个自定义的值。 _routing 通过 hash 函数生成一个数字,然后这个数字再除以 num_of_primary_shards (主分片的数量)后得到余数 。这个分布在 0 到 number_of_primary_shards-1 之间...
routing是一个可变值,默认是文档的_id,也可以是自定义的值。hash函数将routing值哈希后生成一个数字,然后这个数字再除以number_of_primary_shards(主分片的数量)得到余数,这个分布在0到number_of_primary_shards减一(计数从0开始,比如5个主分片,那么范围就是0~4)之间的余数,就是文档存放的分片位置。
cluster.routing.allocation.enable: 控制哪些类型的分片可以进行重新分配。例如,你可以设置为“all”以允许所有分片重新分配,或者设置为“none”以禁止重新分配。 index.number_of_shards: 控制索引的分片数量。这会影响查询性能和可伸缩性,因为查询需要跨多个分片运行。 index.number_of_replicas: 控制每个分片的副本数...