如果刷新时间间隔设置为-1,将会禁止自动刷新,那么带refresh=wait_for的请求将会无限等待,直到一些操作引起刷新。相反的,设置index.refresh_interval值比默认值小,如 200ms ,会使refresh=wait_for响应变快,但是依然会产生低效的段。 refresh=wait_for仅影响其上的请求,但是,通过立即强制刷新,refresh=true会影响其他正在...
如果刷新间隔设置为-1,表示禁用自动刷新,则请求refresh=wait_for将无限期等待,直到某个操作导致刷新。相反,设置index.refresh_interval为比默认值(如200ms)更短的时间,refresh=wait_for则会更快回来,但它仍会产生效率低下的段。 refresh=wait_for仅影响它所处的请求,但是,通过立即强制刷新,refresh=true将影响其他...
Elasticsearch 也提供了单独的 /_refresh 接口,用户如果对 1 秒间隔还不满意的,可以主动调用该接口来保证搜索可见。 注:5.0 中还提供了一个新的请求参数:?refresh=wait_for,可以在写入数据后不强制刷新但一直等到刷新才返回。 不过对于 Elastic Stack 的日志场景来说,恰恰相反,我们并不需要如此高的实时性,而是...
refresh=wait_for,可以在写入数据后不强制刷新但一直等到刷新才返回。 不过对于 Elastic Stack 的日志场景来说,恰恰相反,我们并不需要如此高的实时性,而是需要更快的写入性能。所以,一般来说,我们反而会通过/_settings接口或者定制 template 的方式,加大refresh_interval参数: # curl -XPOST http://127.0.0.1:9200/...
也就是说使用 true 的代价在于,在 index 阶段会创建这些小的 segment,在搜索的时候也是搜索这些小的 segment,在合并的时候去将小的 segment 合并到大的 segment 中不要在多个请求中对每一条数据都设置 refresh=wait_for ,用bulk 去批量更新,然后在单个的请求中设置 refresh=wait_for 会好一些,如果 index....
原因就是refresh过程会生成一大堆小segment文件,数据删除也会产生空间碎片。所以merge,通俗来讲就像是碎片整理进程。像postgresql等,也有vaccum进程在干同样的事。 显而易见,这种整理操作,既浪费I/O,又浪费CPU。 如果你的系统merge非常频繁,那么调整merge的块大小和频率,是一个比较好的方法。
新增Wait for refresh,提供了文档级别的Refresh 新增Ingest Node 新增Painless Scripting 新增Task Manager 新增Depreated logging 新增Cluster allocation explain API 新增half_float 类型 新增:Matrix Stats Aggregation 为索引写操作添加顺序号 引入新的字段类型 Text/Keyword 来替换 String ...
if (isRefreshNow) { route.setParameter("refresh", "wait_for"); } Index index = route.build(); jestResult = jestMultiThreadClient.execute(index); if (jestResult == null || !jestResult.isSucceeded()) { LOGGER.error("【出库组-波次功能列表数据刷新到 ES失败】: {}", jestResult == null...
不要在多个请求中对每一条数据都设置 refresh=wait_for,用bulk 去批量更新,然后在单个的请求中设置 refresh=wait_for 会好一些 如果index.refresh_interval: -1 ,将会禁用刷新,那带上了 refresh=wait_for 参数的请求实际上刷新的时间是未知的。如果 index.refresh_interval 的值设置的比默认值( 1s )更小,比如...
上面提到的 写入和打开一个新段的过程 就是 refresh,ES 提供 refresh API,我们可以手动触发,不手动触发的话,默认是每个分片每秒自动刷新一次。因此,我们说 ES 是准实时搜索。将 “使新的段可以被搜索” 拆得更细一点的话,具体步骤如下: 新文档被写入一个新的段中 ...