"type":"query_phase_execution_exception", "reason":"Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] but was [10009]. See the scroll api for a more efficient way to request large data sets. This limit can be set by changing the [index.max_result_wi...
ShardsLimitAllocationDecider定义了Allocate策略,根据系统的动态配置,index级别的”index.routing.allocation.total_shards_per_node”,表示这个index每个node的总共允许存在多少个shard,默认值是-1表示无穷多个;和cluster级别”cluster.routing.allocation.total_shards_per_node”,表示集群范围内每个Node允许存在有多少个shard。
2)Elastic 官方博客文章建议:堆内存和分片的配置比例为1:20,举例:30GB堆内存,最多可有600个分片。 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.0/misc-cluster.html#cluster-shard-limit https://github.com/elastic/kibana/issues/35529 (2)不合理分配可能问题: 1)分片数量过多,写入放大,导致 ...
ShardsLimitAllocationDecider定义了Allocate策略,根据系统的动态配置,index级别的”index.routing.allocation.total_shards_per_node”,表示这个index每个node的总共允许存在多少个shard,默认值是-1表示无穷多个;和cluster级别”cluster.routing.allocation.total_shards_per_node”,表示集群范围内每个Node允许存在有多少个shard。
"number_of_shards" : "5", "blocks" : { "read_only_allow_delete" : "true" }, "provided_name" : "z1", "creation_date" : "1556204559161", "number_of_replicas" : "1", "uuid" : "3PEevS9xSm-r3tw54p0o9w", "version" : { ...
参数:cluster.max_shards_per_node 默认最大值:1000(7.X版本后)。 扩展知识:(1)超大规模集群会遇到这个问题: 1)每个节点可以存储的分片数和可用的堆内存大小成正比关系。 2)Elastic 官方博客文章建议:堆内存和分片的配置比例为1:20,举例:30GB堆内存,最多可有600个分片。
ShardsLimitAllocationDecider 定义了Allocate策略 1、"index.routing.allocation.total_shards_per_node",index级别的,表示这个index每个node的总共允许存在多少个shard,默认值是-1表示无穷多个; 2、"cluster.routing.allocation.total_shards_per_node",cluster级别,表示集群范围内每个Node允许存在有多少个shard。默认值是...
路由公式:shard_num = hash(_routing) % num_primary_shards 按照路由公式,数据会均匀的写入到主分片,因此数据的排序无法在一个节点完成,这时候就需要需要全局排序。 1.2 理解分布式系统中深度分页 理解为什么深度分页是有问题的,我们可以假设在一个有 5 个主分片的索引中搜索。 当我们请求结果的第一页(结果从...
假设你有16个分片,则需要在coordinate node彙总到 shards* (from+size)条记录,即需要16*(20+10)记录后做一次全局排序 所以,当索引非常非常大(千万或亿),是无法使用from + size 做深分页的,分页越深则越容易OOM, 即便不OOM,也很消耗CPU和内存资源 ...
ES查询的分页主要通过from和size参数设置,类似MYSQL 的limit和offset语句 例子: GET /order_v2/_search { "from": 0, "size": 20, "query": { "match_all": {} } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 查询所有数据,从第0条数据开始,一次返回20条数据。 6. _source _source用于设置查询结果返回什么...