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严选 | Elastic中文社区201903错题本

200个数据,我现在想要取到 100 / 200 这个值 50% 这个数据, 请问能有办法实现吗?...原因:ES数据写入的过程即是索引化的过程,这个阶段会按照设定的分词进行数据索引化。所以,必须reindex重建索引或者重新导入数据才能生效。 1.6 es有没可能同时写多个索引?...,有没有什么解决办法 https://elasticsearch.cn/question/7342 问题原因:大小写问题 默认的standard analyzer包含lowcase token filter..., 会把大写转换为小写,,如果一定要使用大写查询的话,可以自定义 1.14 关于translog和线程池拒绝 比如提交bulk,请求写入了translog,但是由于服务器压力大,线程池拒绝了这个请求,那...2 Logstash 2.1 logstash 批量接收数据 在logstash 中有没有办法使用 avro 接收数据,或者有没有其他方案能够接收flume 的avro sink 发来的数据 实现: input

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MYSQL logstash 同步数据到es的几种方案对比以及每种方案数据丢失原因分析。

这个时候在2020-09-30 00:00:03的时候,同步sql有可能已经是翻页翻到时间为2020-09-30 00:00:02的数据了,因此导致数据丢失。 3)主从同步导致数据分页查询不到。...一般都用es了,都会有主从同步,而es数据同步也是在从库中读取数据同步的。因此主从同步的这个时间延时也会导致数据查询不正确。 方案2 不分页查询,避免分页造成的数据丢失。...: 1) 不会出现原地踏步的情况,但是在同时间的数据可能会有数据丢失 2) 可以减少因为主从同步,事务提交延迟的数据丢失,但是没办法确保100%不丢失 方案4 使用binlog的方式同步到es。...而这种数据丢失对于insert操作而言,还是可以确定是否有没有丢数据。毕竟对比一下两边的数据量就可以了。 但是,对于update操作呢,怎么确定是否全部同步过去了呢。...假如您有一个几千万用户单据信息,而且还是关于钱的,怎么样确定每次更新都正确无误的同步到了es呢? 基于上面的分析,最靠谱的办法,还是通过binlog的方式同步es

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Elasticsearch解决问题之道——请亮出你的DSL!

4, 查询慢,但不知道什么原因导致的。 比如:elasticsearch有8亿数据查询慢是怎么回事,有什么办法优化。 等等等等….....所以,请亮出你的dsl,不论什么语言的检索,转换到es查询都是sql查询,在es中对应dsl语法,es再拆解比如:分词match_phrase拆解成各term组合,最终传给lucene处理。...这个是大家再熟悉不过的了。 2.3.1 增 单条导入数据、批量bulk写入数据、第三方同步数据(本质也是批量)。...这样,会打印出对应查询的细节花费时间,让你明明白白知道那里慢了。 思路6:日志查询 查询的时候,查询ES日志,看看有没有大量的gc。 看看有没有错误日志,错误日志的处理就是优化的方向。...思路8:外部思维 想一想,查询的时候,有没有并行的写入操作? 那么查询的时候慢,是不是写入压力大队集群造成的影响。 思路9:排除网络慢的原因 内网查询还是外网映射查询,返回时间也不一样。

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关于ElasticSearch性能调优几件必须知道的事

这和Spring4中对配置的简化有相似的地方。 2. 分布式工作模式:ES强大的Zen发现机制不仅支持组广播也支持点单播,且有“知一点即知天下”之妙。 3....易于向集群扩充新节点:大大简化研发或运维将新节点加入集群所需的工作。 5. 不对索引中的数据结构增加任何限制:ES支持在一个索引之中存在多种数据类型。 6....此时我们所能做的就是创建一个新的索引,并在初始设定之中指定这个索引拥有更多的分片。...第三条,最后的办法就是将JVM的堆空间转储到文件中去,实质上是对JVM堆空间的一个快照。...,而那些旧的索引段会被抛弃并移除磁盘,这个操作叫做段合并。

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中小规模搜索引擎(ElasticSearch)典型应用场景及性能优化(二)

业务宽表 业务宽表应该是最常遇见的一类NoSql应用,作用是关联在db中相互独立存储的几张业务表为一张大中间表,从而可以将复杂的取数逻辑简化为一次查询,看上去很有诱惑力。...这时为了简化逻辑或者是减轻db压力,就可以在业务表之外新建一张业务宽表存储到ES,即使数据量很大(上十亿),依然可以快速的添加字段而不会引起锁表操作,而且NoSql的特性也天然适合业务快速发展的场景。...,比如HBase,在二级索引方面又没有那么给力,而ES可以支撑千万级别离线数据的快速导入,也能在导入完成后提供在线查询业务,相对会比较适合这个场景。...但是要提供稳定的在线查询能力,HBase的rowkey设计非常微妙,而且大数据量情况下重建rowkey是个高成本的操作,原生又不支持二级索引,这时要保证HBase查询的灵活稳定,最好的办法就是在外部建立一个二级索引...因此如果是对rt不很敏感的业务,又不能通过db在线查询解决,在明确上述缺陷的前提下,也是可以用ES来做“在线”统计查询工作的,当然建议还是: 尽量降低数据更新频率,频繁的更新会导致ES频繁reopen

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像SELECT*一样手撸Query DSL——ElasticSearch下篇

,就能“精通”ES查询了。...,又不想学习复杂的ES查询语句,那还是非常好用的!...我当时刚开始用的时候,就很疑惑,各个关键词有没有层级关系,我到底该怎么拼接我的dsl语句,这次查询该用什么关键词,感觉两个关键词都可以查出我要的结果,我该用哪个,所以这就把很多想直接用dsl语句来查询的老哥们给困惑住了...需要注意的是 ,日期格式、数值格式的字段才支持排序,文本类自动分词了的是不支持的直接排序的,如果你要排也可以,解决办法就是多增加一个相同的字段,把这个字段设置为not analysis 5.group...,ES有一大波计算量是统计文档的相关度,然后得出分数,这个分数其实挺耗性能的,所以有些查询如果你使用不到分数的话 外层包一个constant_score,会提升你的查询性能,并减少ES的负担。

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原来用 MySQL 也可以做全文检索

一般这种技术都有对应的实现方式,ES(ElasticSearch)就是专门干这个的,如果你们的业务中明确需要全文检索,或者简单一点说,需要根据关键词搜索出匹配的内容,那就直接用 ES 就好了。...分析并思考解决方案 有需求就要处理,这种搜索的需求很明显就要用 ES 嘛,下载ES,准备本地搭建环境。 开玩笑的,加上 ES 不知道何年何年了,况且这么老的项目,能少动就少动,能不碰就不碰。...务实主义 目前的处境是这样的: 1、不要做大的改动,因为项目老旧,并且不熟悉,用的人也不多了; 2、逻辑很明晰,就是模糊查询,但是目前性能极低; 3、直接在 MySQL 层做优化,确实是有办法的,具体效果只能试过之后才知道...最简单的办法就是在查询侵权责任这个短语时,也要命中人身侵权责任、无故侵权责任人这两个短语,又类似于模糊查询了。 怎么办呢,这样写就可以了。...提高词的相关性 <text:如果含有该词,降低词的相关性 ():条件组,如aaaa+(bbbb cccc)表示必须包含 bbbb 或 cccc 本来就叫全文检索了,结果又整个模糊查找,一点儿也不彻底呀,还有没有别的办法

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【Elasticsearch专栏 04】深入探索:Elasticsearch倒排索引中的词条是如何存储和管理

ES中,倒排列表通常被存储为一系列的压缩块(Block),这些块包括文档ID列表、位置信息列表等。通过使用压缩块,ES能够在减少存储空间的同时,提高查询性能。...在这个简化示例中,使用FST数据结构来构建词典,然后创建一个FST实例,并使用add方法将词条添加到词典中。...在这个简化示例中,使用DocValuesConsumer来构建倒排列表,再调用addNumericField方法将词条与文档ID和词条频率关联起来,并将这些数据写入倒排列表。...查询处理 // 简化示例:查询处理 Term term = new Term(new BytesRef("apple")); TermQuery query = new TermQuery(term...在这个简化示例中,创建一个TermQuery实例来表示用户的查询关键词。

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记一次生成慢sql索引优化及思考

报警自带定位慢sql语句,这个是很早就上线的一条sql语句,下面对sql语句进行了简化: select * from xxx where gear_id=xxx and examine=xxx order...当单表数量较小时,无论有没有索引,或者走主键索引扫描或者普通索引都很快,很容易忽略这些问题,此时的表现就是你好,我好,大家好,然后随着数据量的增大,当达到千万级别或者亿级时,慢查询的问题就凸显出来了。...由于表的数据越来越多,查询条件错综复杂,还有用json字段查询问题,决定将数据异构到es查询,将json字段打平,es天然支持复杂的查询条件,查询响应更快。...es数据同步方案: 在ES数据同步链路中,通过京东科技中间件DTS监听数据库的binlog,将索引字段(查询条件字段)及业务唯一id写入ES。...在业务运营查询时,根据复杂的查询条件,先去ES查询,将业务唯一id查出,再根据业务唯一id去DB中查询业务明细数据,同时解决了业务查询的复杂性和查询性能。

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分库分表会带来读扩散问题?怎么解决?

这样就从原来漫无目的的全表扩散查询,缩减为只查固定几个表了。 举个例子。比如我的表原本长下面这样,其中id列是主键,同时也是分片键,name列是非主键索引。为了简化,假设三条数据一张表。...举例说明通过新索引表解决读扩散问题 但这个做法的缺点也比较明显,你需要维护两套表,并且普通索引列更新时,要两张表同时进行更改。 有一定的开发量 有没有更简单的方案?...而且将mysql接入es也非常简单,我们可以通过开源工具 canal 监听mysql的binlog日志变更,再将数据解析后写入es,这样es就能提供近实时的查询能力。...mysql同步es 觉得es+mysql还是繁琐?有没有其他更简洁的方案? 有。 别用mysql了,改用tidb吧,相信大家多少也听说过这个名称,这是个分布式数据库。...如果想要支持更多维度的查询,可以监听mysql的binlog,将数据写入到es,提供近实时的查询能力。 当然,用tidb替换mysql也是个思路。

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es从线上库导出数据并导入开发环境

背景 来了个需求,需要从某个线上es查询一些数据出来并进行大屏展示。问需求方有没有开发环境的es库,答:没有,说要不直连他们的线上库。...于是,只能采用从线上es库导出文件,然后在开发环境原样搭建这么一个es库并导入的办法。 了解到线上es库,版本是5.4.3,准备在开发环境恢复的那个索引的数据量大概是有20来个g。...,再报错: Caused by: java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root 创建个用户、用户组吧: // --先看看有没有...:elasticsearch -R /var/log/elasticsearch 但这个路径还是要根据实际来,这个path.logs/path.data在config/elasticsearch.yml...,我这边是先在本地虚拟机用npm安装这个module(有网络),然后把这个模块拷贝到内网es服务器上去跑导入本地文件的;当然它也支持从一个es/文件导出,直接导入到另一个es/文件。

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preset-env 按需 polyfill 是怎么实现的?

有没有什么办法能够既解决不支持这个 api 的运行环境的兼容问题,又不会在支持这个 api 的环境引入不必要的代码呢? 答案就是 preset-env,它实现了按需引入 polyfill。...,它可以解析查询字符串返回对应的浏览器版本: 有了这些目标浏览器的版本,还需要知道各种特性是在什么版本支持的: babel 维护了一个数据库,在 @babel/compat-data 这个包里: 这样就能根据目标浏览器的版本...这里用的是 caniuse 的数据,在 cssdb 这个包里: 知道了目标浏览器的版本,知道了这些特性在什么浏览器版本支持,那自然就可以过滤出不支持的 css 特性。...可以看到 babel 和 potcss 都依赖了 browerslist 这个包来查询目标浏览器版本,那自然可以统一成一个,也就是在根目录下的 .browserslistrc 的配置文件,通过指定同一个的环境来按需做...就像 preset-env 的名字一样,它们的意义就是根据目标环境来按需做处理的,也被叫做智能处理,比之前的 es5、es6 这种粗暴的指定目标,确实聪明了很多。

40810

ES盲点记录

本文主要记录一些es学习过程中没有遇到过的新知识点 1.analyzer和search_analyzer 分析器主要有两种情况会被使用: 第一种是插入文档时,将text类型的字段做分词然后插入倒排索引..., 第二种就是在查询时,先对要查询的text类型的输入做分词,再去倒排索引搜索 如果想要让 索引 和 查询 时使用不同的分词器,ElasticSearch也是能支持的,只需要在字段上加上search_analyzer...参数 在索引时,只会去看字段有没有定义analyzer,有定义的话就用定义的,没定义就用ES预设的 在查询时,会先去看字段有没有定义search_analyzer,如果没有定义,就去看有没有analyzer...中会将23.45乘以100存储在ES中。...如果输入的价格是23.456,ES会将23.456乘以100再取一个接近原始值的数,得出2346。使用比例因子的好处是整型比浮点型更易压缩,节省磁盘空间。

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用 Python 优雅地玩转 Elasticsearch:实用技巧与最佳实践

Elasticsearch,这个开源的分布式搜索与数据分析引擎,因其强大的全文搜索功能而广受欢迎。...的查询DSL elasticsearch-dsl 构建复杂搜索查询 - 简化查询构建- 更Pythonic的接口- 减少语法错误的风险 - 学习成本相对较高 django-elasticsearch-dsl...这种设计使得在大多数情况下,我们只需在应用启动时建立一次连接,而不需要在每个查询中重复指定连接信息,从而简化了代码并提高了代码的可读性和维护性。...相比之下,elasticsearch-dsl提供了更高级的抽象,通过更为Pythonic的接口简化了复杂搜索查询的构建,使得代码更加简洁易读,尤其适合日常使用和复杂查询构建。...此外,我们还介绍了如何通过elasticsearch-dsl内部管理的默认连接池来简化连接管理,避免了在每次查询时重复指定连接信息,从而提高了开发效率和代码的可维护性。

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一次 ES-APM 导致的大量线程阻塞问题排查

在服务启动后,大量的 HTTP 请求进来调用 getTaskRules 这个方法,HTTP 线程、ForkJoinPool 中的线程都会调用到 ES-APM 的代码,判断这些类有没有被字节码注入。...ES-APM 判断类有没有被转换的代码如下: 上面的代码有一个明显的并发问题,这里的逻辑是首先查询有没有被转换,如果没有,则进入到一个类锁,做相关类的字节码注入。...解决办法 最简单的解决是业务暂时去掉 parallelStream,有坑先绕过。...经过重新打包 ES-APM 进行测试,确实解决了这个场景下的问题。...小结 出问题的时候,不要怀疑自己,大胆的怀疑框架吧,ES-APM 这个调用超级频繁的代码中有一个类锁性能好不到哪里去,有很大的改善空间。好了,落班。

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