一、索引拆分和收缩的场景 在Elasticsearch集群部署的初期我们可能评估不到位，导致分配的主分片数量太少，单分片的数据量太大，导致搜索时性能下降，这时我们可以使用Elasticsearch提供的...data stream的写索引，则不允许进行索引拆分，需要对data stream进行回滚，创建一个新的写索引，才可以对当前索引进行拆分。...(如果文件系统不支持硬链接，那么所有的段都会被复制到新的索引中，这是一个非常耗时的过程。) 对所有的文档进行重新散列。 目标索引进行Recover。 2.3、为什么不支持在源索引上增加增量分片？...所以Elasticsearch选择在索引层面上进行拆分，使用硬链接进行高效的文件复制，以避免在索引间移动文档。...2.4、如何监控索引拆分的进度 使用Split API进行索引拆分，API正常返回并不意味着Split的过程已经完成，这仅仅意味着创建目标索引的请求已经完成，并且加入了集群状态，此时主分片可能还未被分配
集成X-Pack高级特性，适用日志分析/企业搜索/BI分析等场景 ---- Elasticsearch 通常用于为字符串，数字，日期等类型的数据建立索引。...在今天的这篇文章中我们来讲一下如何实现对 .pdf 或 .doc 文件的搜索。本解决方案使用于 Elasticsearch 5.0 以后的版本。...Elasticsearch 中的 ingest node 中进行处理。...最终，数据进行倒Elasticsearch 的 data node 中以便让我们进行搜索。 在下面的章节中，我们来逐步介绍如何实现。...所有这些文件类型都可以通过一个界面进行解析，从而使 Tika 对搜索引擎索引，内容分析，翻译等有用。 源字段必须是 base64 编码的二进制。
4 索引的字段中如果包含TOAST 字段，是不会引起索引的包含TOAST的内容的，因为索引是通过指针的方式指到TOAST的字段位置 那么具体怎么分析索引的问题，我们可以通过以下的语句来进行一些简单的问题...1 如何一个SQL将索引中的核心信息一网打尽，实际上很多的同学问，怎么能知道索引中的字段组成，这你PG与MYSQL不同，可以单纯的通过系统表来获得这些信息，而是通过很多不同的函数来完成相关的工作...1 你的系统数据库运行到当前时间的长度，因为系统的表中的数据会伴随你系统的重启而清零，所以你得程序设计的逻辑中必须考虑这点 2 历史数据的合并与累加，因为历史表不能无限的进行增加，这与你截取系统表数据进行记录的频度有关...，所以你需要考虑后期的数据合并的问题 3 判定提醒的阈值 当然对于POSTGRESQL 的索引的碎片我们也是要进行监控和管理的，索引的碎片太多，造成查询的效率降低，我们是要进行持续的定期的检查和重建相关的索引...，这你分析的部分就需要自己写程序来进行后期的处理了。
槽糕的是，我们的这个索引还在不断地收集实时数据，那么我们该如何处理这种情况呢？比如，我们有这样的一个案例。...好的，现在你拥有的选项将取决于你首先如何设置索引。...你需要一个 index template如果你没有自己创建索引，Elasticsearch 能够创建索引，这意味着如果你尝试索引 foo 索引中的某些数据，Elasticsearch 将创建它（如果它尚不存在...案例 2.2：索引是直接对索引进行的，没有摄取管道在这种情况下，需要执行更多步骤，遗憾的是无法创建别名来替换原始索引，但你仍然可以将新映射应用于实时索引。...，该索引的名称是原始索引并以 _1 为后缀。
具体可以查看如下方法： org.elasticsearch.action.bulk.TransportShardBulkAction.processAfter 该方法会调用IndexShard.sync...方法进行文件落地。...flush操作，这里除了对Translog进行Commit以外，也对索引进行了Commit。...分发代理 ES是对索引进行了分片(Shard)，然后数据被分发到不同的Shard。...这样 查询和构建索引其实都存在一个问题： 如果是构建索引，则需要对数据分拣，然后根据Shard分布分发到不同的Node节点上。
前言 哈喽，大家好，我是asong，今天与大家聊一聊如何平滑切换线上的ES索引。...就很必要，接下来我们就来看一看如何实现！...前置条件之使用别名访问索引 重建索引的问题是必须更新应用中的索引名称，索引别名就是用来解决这个问题的。...更多_redinx api使用方法可以移步官方文档学习：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.6/docs-reindex.html...}, "Age":{ "type":"byte" } } } } 现在我们就来考虑一下，如何平滑的进行索引切换
High cardinality下对持续写入的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.../issues/37705 优化方案 经过最终讨论，决定从业务角度对查询性能进行优化，既然对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...端进行，写入数据时根据当前时间指定索引名称，如当前时间是 "2019-05-07 03:50:06", 则写入的索引名称为2019-05-07-03；第二步和第三步都是定时任务，实战时尝试使用SCF(腾讯云...创建完成后，需要在"函数配置"TAB页对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，...cron表达式中需要加8个小时): [8de91d0e44dd5f0ad0293c065fe1ea36.png] 总结 经过以上分析与实战，我们最终降低了High cardinality下对持续写入的Elasticsearch
1 前言 curator这个工具很早就社区存在了，而它能够帮你更好的管理你的索引，适用场景很多。...本文主要讲解从两个角度去讲解这个工具，第一个角度就是从运维人员的角度，通过这个工具实现日常索引维护的force merge，close，delete以及索引的定期备份等功能；第二个角度就是从架构师的角度...，如何用curator进行冷热分离，实现ES热数据和冷数据的自动迁移。...作者在本地的做法是：1.对25天后的数据通过curator进行snapshot备份；2.每天用一个定时的crontab去检查备份是否成功，如果成功了就可以自动通过delete.yml对数据进行删除。...如果你想知道备份环境如何搭建可以参考《Elasticsearch基于nfs的备份环境搭建》这篇文章。
Elasticsearch的倒排索引如何进行模糊查询和通配符查询 Elasticsearch的倒排索引确实支持模糊查询和通配符查询。...下面我将详细描述这两种查询类型的工作原理，并提供一些Elasticsearch命令和简化的源码片段来说明它们是如何工作的。...在Elasticsearch的源码中，模糊查询的实现可能涉及对倒排索引的遍历和对每个匹配词汇的相似度计算。具体的实现细节可能会因Elasticsearch版本的不同而有所差异，但基本原理是相似的。...在Elasticsearch的源码中，通配符查询的实现可能涉及对倒排索引的遍历和对每个词汇的模式匹配。...这些查询类型基于Elasticsearch的底层数据结构和算法实现，允许用户在不完全知道目标词汇的情况下进行搜索。然而，由于需要遍历大量的词汇和文档，这些查询类型可能会对查询性能产生负面影响。
这是因为某个shard上的10条数据，可能还没有另一个shard上top10之后的数据相似度高，所以必须全部返回，然后在计算节点上，重新对5050条数据进行全局排序，最后在选取top 10出来，这里面排序是非常耗时的...，它通过一次查询请求后维护一个索引快照的search context，然后每次再去批量的读取数据，效率比较高。...此外还有一个与scorll的不同之处是searchAfter的读取数据的顺序会受索引的更新和删除影响而scroll不会，因为scroll读取的是不可变的快照。...下面来看下如何使用searchAfter： 我们先查询一页数据： GET twitter/_search { "size": 10, "query": { "match"...: { "title" : "elasticsearch" } }, "sort": [ {"date": "asc"},
在elasticsearch里面给index起一个aliases（别名）能非常优雅的解决两个索引无缝切换的问题，这个功能在某些场景下非常使用。...旧索引称为a，新索引称为b，他们拥有共同的别名c，而dao层查询的索引名也是c，当新的全量索引b重建完成之后，只需要解除旧索引a与别名c关系，然后添加新索引b与别名c的关系，就能完成无缝切换，中间对用户是无感知的..._aliases 原子的执行多个别名操作 如何使用？...下面看下java api里面如何操作： （1）添加别名 client.admin().indices().prepareAliases().addAlias("my_index_v1","my_index...总结： 本文介绍了es里面别名的功能和作用并讲解了如何使用别名，如果我们的索引不确定未来如何使用时，给索引加一个别名是一个不错的选择。
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42528266/article/details/102814600 简介：⼿把⼿教你es之如何重建索引 背景 Elasticsearch...是⼀个实时的分布式搜索引擎，为⽤户提供搜索服务，当我们决定存储某种数据时，在创建索引的时候需要将数据结构完整确定下来，于此同时索引的设定和很多固定配置将不能改变。...当需要改变数据结构时，就需要重新建⽴索引，为此，Elastic团队提供了很多辅助⼯具帮助开发⼈员进⾏重建索引。...步骤 nba取⼀个别名nba_latest, nba_latest作为对外使⽤ 新增⼀个索引nba_20220101，结构复制于nba索引，根据业务要求修改字段 将nba数据同步到nba_20220101...给nba_20220101添加别名nba_latest，删除nba别名nba_latest 删除nba索引 我们对外提供访问nba索引时使⽤的是nba_latest别名 新增⼀个索引(比如修改字段类型
思考空间 代码第17行对RAM的初始化是否可综合？...对列表搜索的目的是查找特定的元素，这些元素应该与指定的模式相匹配。此时，可用命令lsearch。该命令接收两个参数，第一个参数为列表，第二个参数为匹配模式。...该模式按照string match的命令规则进行搜索。 lsearch的返回值是列表中第一个与指定模式匹配的元素的索引。看一个案例，如下图所示。匹配模式为A*，故返回元素AFF对应的索引值3。...如果需要返回匹配元素而非该元素的索引，可以添加选项-inline，如下图所示。只有-inline的情况下，返回第一个匹配结果；如果同时使用-all，则可返回所有匹配结果。 ?...选项-not可实现对匹配结果取反，以下图所示案例为例。匹配模式为LUT*，-not就会使得lsearch的返回值为所有不与之匹配的元素。-not可以与-inline或-all联合使用。 ?
通常，我们的应用系统，如果要做一次全量数据的读取，大多数时候，采用的方式会是使用分页读取的方式，然而 分页读取的方式，在大数据量的情况下，在solr里面表现并不是特别好，因为它随时可能会发生OOM的异常...，在solr里面 通过rows和start参数，非常方便分页读取，但是如果你的start=1000000 rows=10，那么solr里面会将前面100万元数据的索引信息读取在内存里面，这样以来，非常耗内存...，所以在solr里面，分页并不适合深度分页。...深度分页在solr里面，更推荐使用游标的方式，游标是无状态的，不会维护索引数据在内存里面，仅仅记录最后一个doc的计算值类似md5，然后每一次读取，都会如此记录最后一个值的mark，下一次通过这个mark...查询条件里面必须有cursorMark参数，而且必须不能有start参数 （2）查询的条件里必须按照主键排序（升序或降序），如果没有这个条件，主键重复，那么会造成多个游标的mark值，这样以来下一次请求就不知道如何定位了
在ElasticSearch里面备份策略已经比较成熟了 目前在ES5.x中备份支持的存储方式有如下几种： 在这里我们主要介绍如何备份索引数据到HDFS上。...每个快照里面可以包含多个索引，默认的话是备份整个集群的索引。当然我们也可以指定备份我们认为重要的索引的数据。...ElasticSearch5.6.4 （一）在ElasticSearch2.x中如何备份索引数据 （1）在每台节点上安装repository-hdfs插件 （2）修改每台节点上的config/elasticsearch.yml....x中如何备份索引数据 ElasticSearch5.x的备份方法和ElasticSearch2.x大同小异，这里仅介绍他们不同的地方。...兼容的索引只能跨一个主要版本 总结： 本文主要介绍了在Elasticsearch2.x和5.x的版本中，如何给索引数据备份及恢复，并叙述了2.x和5.x版本他们的不同之处，数据备份是生产环境非常重要的一个环节
在使用logstash收集日志的时候，我们一般会使用logstash自带的动态索引模板，虽然无须我们做任何定制操作，就能把我们的日志数据推送到elasticsearch索引集群中，但是在我们查询的时候，...： 在logstash与elasticsearch集成的时候，总共有如下几种使用模板的方式： （1）使用默认自带的索引模板 ，大部分的字段都会分词，适合开发和时候快速验证使用 （2）在logstash...收集端自定义配置模板，因为分散在收集机器上，维护比较麻烦 （3）在elasticsearc服务端自定义配置模板，由elasticsearch负责加载模板，可动态更改，全局生效，维护比较容易 以上几种方式...logstash的output插件中使用template指定本机器上的一个模板json路径， 例如 template => "/tmp/logstash.json" 使用第三种，适合大规模集群的日志收集，如何配置...的集群中的config/templates路径下配置模板json，在elasticsearch中索引模板可分为两种： （一）：静态模板 适合索引字段数据固定的场景，一旦配置完成，不能向里面加入多余的字段
前言：elasticsearch作为当下开源高效的分布式搜索与分析引擎。基于apache Lucene进行构建。提供了强大了全文检索与类实时数据分析能力。能够对大规模数据集提供快速，准确的搜索结果。...一.什么是index(索引) index(索引)是elasticsearch中最高层次的数据单元，类似于关系型数据库中的表。每个索引都具有自己唯一的名称与_id。...索引在elasticsearch中被用于存储，检索鱼分析数据。通过对索引进行搜索与聚合操作可以快速的找到相关的文档，并进行后续的数据分析并在Kibana中进行可视化。...在单elasticsearch集群中，数据的高可用往往依赖对索引配置副本来实现。每个索引都可以配置副本数。...三.如何规划索引 在规划索引之前，我们首先要了解所规划索引的业务场景。
对传统的非DFX设计进行调试时，一个重要环节是插入ILA（Integrated Logic Analyzer，集成逻辑分析仪）。可以采用如下图所示的两种方式。...在整个设计的顶层，对RM进行实例化时，这12个端口的端口映射为空，如下图所示，如果使用的是VHDL，端口映射内填写open。
1 问题 如何对图片进行卷积计算？...nn.Conv2d(in_channels=3,\ out_channels=16,kernel_size=3,\ stride=1,padding=1) (4) 建立全连接层然后对图片进行卷积计算...，然后对图片进行拉伸，再将拉伸后的图片交给全连接层，最后打印救过卷积计算的图片的尺寸 fc = nn.Linear(in_features=32*28*28,\ out_features=10)...= torch.flatten(x,1) # [128,32*28*28] out = fc(x) print(out.shape) 3 结语 这次实验我们更加深入的了解了torch的有趣之处，通过对图片进行卷积计算...，设置卷积计算的通道，设置卷积核尺寸大小，设置步长，设置补充，最后进行拉伸，得到最后的图片的尺寸，让我对卷积有了进一步的了解，对卷积的使用以及深度学习的魅力有了进一步的了解。
以后再需要该函数时，可以直接查表而不需要重新计算 1.3 高速缓存 最经常访问的数据，其访问开销应该使最小的 1.4 懒惰求值 除非需要，否则不对任何一项求值，这一策略可以避免对不必须的项求值 二，时间换空间法则...如果逻辑表达式的求值开销太大，就将其替换为开销较小的等价代数表达式 4.2 短路单调函数 如果我们想测试几个变量的单调非递减函数是否超过了某个特定的阈值，那么一旦达到这个阈值就不需要计算任何变量了 4.3 对测试条件重新排序...在组织逻辑测试的时候，应该将低开销的，经常成功的测试放在高开销的，很少成功的测试前面 4.4 预先计算逻辑函数 在比较小的有限阈上，可以用查表来取代逻辑函数 4.5 消除布尔变量 可以用if/else语句来取代对布尔变量...5.4.3 解决小的子问题时，使用辅助过程通常比把问题的规模变为0或1更有效 5.5 并行性 在底层硬件的条件下，构建的程序应该尽可能多的挖掘并行性 六，表达式法则 6.1 编译时初始化 在程序执行之前，应该对其尽可能多的变量初始化...6.2 利用等价的代数表达式 如果表达式的求值开销太大，就将其替换为开销较小的等价代数表达式 6.3 消除公共子表达式 如果两次对同一个表达式求值时，其所有变量都没有任何改动，我们可以用下面的方法避免第二次求值
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