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Elasticsearch - 聚合获取原始数据并分页&排序&模糊查询

需要按照主机ID 进行告警时间的汇总,并且还得把主机相关的信息展示出来。 注: 所有的数据都存在索引, 通过一个DSL查询展示 实际上就是将terms聚合的结果以列表形式分页展示。...第一步 : 聚合获取原始数据并分页 GET index_name/_search { "size": 0, "query": { "match_all": {} }, "aggs...bucket_sort from不是pageNum,如想实现pageNum效果,from=pageNum*size即可; terms聚合的size,实际上size可以尽可能的设置大一点,具体大小按实际情况来看...---- Elasticsearch ,cardinality 算法用来计算字段的基数(不重复的值的个数). cardinality 算法是通过 HyperLogLog 算法实现的,所以它很高效,...除了 cardinality 聚合, termsCount 查询也可以使用 script 过滤: "termsCount": { "cardinality": { "field": "age

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High cardinality下持续写入的Elasticsearch索引进行聚合查询的性能优化

High cardinality下持续写入的Elasticsearch索引进行聚合查询的性能优化 背景 最近使用腾讯云Elasticsearch Service的用户提出,对线上的ES集群进行查询,响应越来越慢...(没有新数据写入而产生新的segment或者segment merge时), Global Cardinals就不需要重新构建,第一次进行聚合查询时会构建好Global Cardinals,后续的查询就会使用在内存已经缓存好的...,决定从业务角度查询性能进行优化,既然持续写入的索引构建Global Cardinals会越来越慢,那就降低索引的粒度,使得持续写入的索引数据量降低,同时增加了能够使用Global Cardinals...创建完成后,需要在"函数配置"TAB页函数的网络进行配置,选择和Elasticsearch集群同vpc下的网络: [769d8382a70af6d6b476e90bf7bb21ee.png] 接下来,...索引进行聚合查询的时延,利用缓存的情况下,聚合查询响应在ms级 相比按天建索引,采用按小时建索引的优化方案,增加了部分冗余的数据,分片的数量也有增加;因为每小时的数据量相比每天要小的多,所以按小时建的索引分片数量可以设置的低一些

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Python 服装图像进行分类

本文中,我们将讨论如何使用 Python 服装图像进行分类。我们将使用Fashion-MNIST数据集,该数据集是60种不同服装的000,10张灰度图像的集合。...我们将构建一个简单的神经网络模型来这些图像进行分类。 导入模块 第一步是导入必要的模块。...我们需要先图像进行预处理,然后才能训练模型。...这些层是完全连接的层,这意味着一层的每个神经元都连接到下一层的每个神经元。最后一层是softmax层。该层输出 10 个可能类的概率分布。 训练模型 现在模型已经构建完毕,我们可以对其进行训练。...经过 10 个时期,该模型已经学会了服装图像进行分类,准确率约为 92%。 评估模型 现在模型已经训练完毕,我们可以测试数据上进行评估。

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Elasticsearchtop_hits aggregation

【腾讯云 Elasticsearch Service】高可用,可伸缩,云端全托管。...集成X-Pack高级特性,适用日志分析/企业搜索/BI分析等场景 ---- top_hits 指标聚合器跟踪要聚合的最相关文档。 该聚合器旨在用作子聚合器,以便可以按存储分区汇总最匹配的文档。...top_hits 聚合器可以有效地用于通过存储桶聚合器按某些字段结果集进行分组。 一个或多个存储桶聚合器确定将结果集切成哪些属性。 选项: from -要获取的第一个结果的偏移量。...它在针对上面的桶来做了一个 top_hits聚合。...---- 最新活动 包含文章发布时段最新活动,前往ES产品介绍页,可查找ES当前活动统一入口 Elasticsearch Service自建迁移特惠政策>> Elasticsearch Service

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Elasticsearch 聚合性能优化六大猛招

1、问题引出 默认情况下,Elasticsearch 已针对大多数用例进行了优化,确保写入性能和查询性能之间取得平衡。我们将介绍一些聚合性能优化的可配置参数,其中部分改进是以牺牲写入性能为代价的。...如下图所示,将文档插入 Elasticsearch 时,它们会被写入缓冲区,然后刷新时定期从该缓冲区刷新到段。刷新频率由 refresh_interval 参数控制,默认每1秒发生一次。...每次查询请求都需要轮询每个段,轮询完毕后再结果进行合并。...4.2 插入数据时索引进行预排序 Index sorting (索引排序)可用于插入时索引进行预排序,而不是查询时再索引进行排序,这将提高范围查询(range query)和排序操作的性能。... Elasticsearch 创建新索引时,可以配置如何每个分片内的段进行排序。 这是 Elasticsearch 6.X 之后版本才有的特性。

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使用 Ingest Pipeline Elasticsearch 对数据进行预处理

Elasticsearch 提供了 simulate API 接口,方便我们 pipeline 进行测试。...如下所示,我们 1.1 创建和使用 Ingest Pipeline 章节创建的 my-pipeline 进行测试, docs 列表我们可以填写多个原始文档。...以下示例我们索引的所有文档进行更新,也可以 _update_by_query API 中使用 DSL 语句过滤出需要更新的文档。...的一个非常实用的功能,它能够帮助用户在数据进入 Elasticsearch 索引之前进行预处理,从而提高搜索和分析的效率和准确性。...第一小节首先说明了 ingest pipeline 的基本用法,包括创建和使用 ingest pipeline,使用 simulate API pipeline 进行测试,以及如何处理 pipeline

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golang 是如何 epoll 进行封装的?

... } 在这个示例服务程序,先是使用 net.Listen 来监听了本地的 9008 这个端口。然后调用 Accept 进行接收连接处理。...如果接收到了连接请求,通过go process 来启动一个协程进行处理。连接的处理我展示了读写操作(Read 和 Write)。...因为每一次同步的 Accept、Read、Write 都会导致你当前的线程被阻塞掉,会浪费大量的 CPU 进行线程上下文的切换。 但是 golang 这样的代码运行性能却是非常的不错,为啥呢?...list := netpoll(0) } 它会不断触发 netpoll 的调用, netpoll 会调用 epollwait 看查看是否有网络事件发生。... netpollready ,将对应的协程推入可运行队列等待调度执行。

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Keras如何超参数进行调优?

测试数据集上的时间步长每次挪动一个单位.每次挪动后模型下一个单位时长的销量进行预测,然后取出真实的销量同时下一个单位时长的销量进行预测。...我们将会利用测试集中所有的数据模型的预测性能进行训练并通过误差值来评判模型的性能。...数据准备 我们在数据集上拟合LSTM模型之前,我们必须先对数据集格式进行转换。 下面就是我们拟合模型进行预测前要先做的三个数据转换: 固定时间序列数据。...[探究Batch Size得到的箱形图] 调整神经元的数量 本节,我们将探究网络神经元数量网络的影响。 神经元的数量与网络的学习能力直接相关。...总结 通过本教程,你应当可以了解到时间序列预测问题中,如何系统地LSTM网络的参数进行探究并调优。 具体来说,通过本文我希望你可以掌握以下技能: 如何设计评估模型配置的系统测试套件。

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fingerprint filter 插件——Elasticsearch 去重必备利器

1、实战问题 问题1:es scroll 游标不能与 collapse 共用,有什么办法可以实现 collapse 的效果?...2、排查思路 2.1 Elasticsearch 去重的几种方式 之前我有文章解读:Elasticsearch6.X 去重详解 方式一:terms 指定字段聚合 + top_hits聚合。...子聚合去重 GET news/_search { "query": { "match_all": {} }, "aggs": { "type": { "terms...其核心功能:创建一个或多个字段的一致哈希(指纹)并将结果存储新字段。 当文档插入 Elasticsearch 时,可以使用此插件创建一致的文档 ID。...concatenate_sources => true 如果为true 且 method 不是 UUID 或 PUNCTUATION 时,插件会在进行指纹计算之前将 source 选项给出的所有字段的名称和值连接成一个字符串

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elasticsearch size+from 分布式系统深度分页查询慢分析

实际的项目中数据量较大,查询ES进行查询并做分页处理,导致当分页页码过大的时候,查询响应非常的慢,在网上找打这一个分析,记录一下!...Tip reindex 解释了如何 能够 有效获取大量的文档。 分页 之前的 空搜索 说明了集群中有 14 个文档匹配了(empty)query 。...size=5&from=10 考虑到分页过深以及一次请求太多结果的情况,结果集返回之前先进行排序。...分布式系统深度分页 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 个主分片的索引搜索。...然后协调节点全部 50050 个结果排序最后丢弃掉这些结果的 50040 个结果。 可以看到,分布式系统结果排序的成本随分页的深度成指数上升。

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ExpressMongoDB数据库进行增删改查

本篇博客主要是学习Express如何MongoDB数据库进行增删改查。...NPM 镜像cnpm,安装配置好npm后,打开终端运行npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org命令全局安装cnpm;然后系统安装好...然后VSCode打开终端,使用cnpm命令安装express和MongoDB的数据库模块mongoose和cors(支持跨域),命令如下: cnpm install express cnpm install...}) NodeJsMongoDB数据库进行增删改查 连接MongoDB数据库 新建一个MongoDB数据库模型,命名为express-test const mongoose = require('...}) 我实际使用VSCode的过程,当使用async集合await调用MongoDB实现异步调用时保存,需要在源代码文件server.js的顶部添加如下一行: /* jshint esversion

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Elasticsearch实战 | 如何从数千万手机号识别出情侣号?

我目前的做法是用scroll查询出一万条,多线程循环一万条的每条,去全库扫描---但是这种做法一分钟才能处理一万条。您有什么新的思路没。...举例: 13011112222 13511112222 13711112222 2.2 如何后8位建立索引,以方便后续的识别?...步骤 2:top_hits聚合取出手机号详情。 步骤 3:json解析识别出步骤2的所有手机号或_id。 步骤 4:reindex步骤3的_id数据到情侣号索引。...min_doc_count作用:聚合后的分组记录最小条数,情侣号必须>=2,则设置为2。 3.4 数据迁移 基于3.3 取出的满足条件的id进行跨索引迁移。...这样,Elasticsearch只干它最擅长的事情,剩下的工作前置交给消息队列完成。

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