print "QuerySet is empty" 总结： QuerySet.exists() QuerySet.count()==0 QuerySet 补充知识：关于在Sqlite3中如何判断数据表返回的结果集是否为空的问题解决...shell中可以看到该条查询语句在结果集为空的时候确实返回了1行1列，不过那个行为空行。...在此种情况下，只能对返回的结果集字符串指针(char **dbResult)判断是否为空来解决结果集是否为空的问题，而不能以columnum和rownum是否为0来判断。...//结果集不为空。 ? 2、如果查询语句不只有聚合函数，”select * from tablename”，则可以对columnum和rownum判断是为0，来判断结果集是否为空。...以上这篇Django ORM判断查询结果是否为空,判断django中的orm为空实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
2.2 不建议随意增加mapping字段 ES 的free schema 特性支持动态修改mapping的能力，用户数据写入到 ES 场景下，将数据以json 的格式写入 ES 中，可以随意增加json...的属性，自动的变更 mapping 信息，如果写入的json的属性不固定，会导致 ES 中索引 mapping 的属性字段膨胀，进一步影响集群稳定性。...3.5 不建议在大容量索引上进行复杂查询 目前有些索引容量特别大，甚至超过了千亿条记录，在这样的索引上查询时，需要特别注意查询的复杂程度，过滤条件命中的数据很多时，会查询的特别慢，甚至超过默认超时时间，...在查询的返回结果中，timed_out 告知了用户是否超时，false表示没有超时。true表示超时，此时需要注意查询结果是否不完整。如下示例，timed_out=false，表示查询没有超时。...前缀传递*号，ES 会遍历全部索引匹配是否命中，这种方式效率非常低，消耗资源非常大，难以利用ES的高效索引查询，建议不要前缀带*查询。
问题背景： 业务在使用ES集群读取ES数据，如果同时向ES集群写任务时，会遇到RT涨的情况，会出现一些抖动，尤其是在计算框架大量增加并发度像ES集群写的情况下会出现抖动，目前的话是大数据计算集群减少并发写...据目前监控数据ES整体比较稳定，是否扩容及部署架构调整具体还是要根据业务使用和集群性能监控数据作出综合评估。...比如客户端请求查询某个索引的数据，协调节点将会把请求分发给保存相关的数据的 DataNode 节点，找到相应的分片，并把查询到的结果都汇集返回。...，增加 Coordinating 节点，便于增加查询的性能。...过去二十四小时创建索引写数据延迟（单位毫秒）
当增加写入比率时，RedisJSON 还能处理越来越高的整体吞吐量，而当写入比率增加时，ElasticSearch 会降低它可以处理的整体吞吐量。...我们所做的最初向 YCSB 增加的搜索工作负载仅专注于“匹配查询搜索”，模仿分页的两词查询匹配，按数字字段排序。...步骤拆解如下： （1）假设一个索引数据有 5 主+1 副本 共 10 分片，一次请求会命中（主或者副本分片中）的一个。 （2）每个分片在本地进行查询，结果返回到本地有序的优先队列中。...（2）段是不可变的，允许 Lucene 将新的文档增量地添加到索引中，而不用从头重建索引。 （3）对于每一个搜索请求而言，索引中的所有段都会被搜索，并且每个段会消耗CPU 的时钟周、文件句柄和内存。...投稿、约稿、转载请加微信：ITDKS10（备注：投稿），茉莉小姐姐会及时与您联系！ 感谢您对IT大咖说的热心支持！
Query 内又可以细分为2个阶段，本质上是一个基于CBO的倒排合并过程： （1） 对查询语句进行拆解，预估每个子语句的匹配结果数量； （2） 对符合条件的最小结果集进行遍历，检查其是否匹配其他查询子语句...，如果数据特别大对CPU和内存的消耗会非常巨大甚至会导致OOM。...其次需要关注是否有长耗时的查询任务 跟查询拒绝率，当这些指标出现异常时，说明大概率出现了大查询，导致查询线程池长期被占用，需要分析大查询并进行优化。 3....当客户端发生流量倾斜后，ES 默认会对发送到该可用区的查询，会优先查该可用区的副本，旨在减少搜索延迟，但这个机制在高并发场景下也可能会导致可用区查询流量不均。...鉴权性能优化，通过特殊权限处理、缓存、延迟加载等机制消除 CPU 热点，在当索引数量较多的场景下，提升查询性能30%+。
，查询延迟大，导致前端业务访问出现大量超时的情况，极大影响其客户使用体验。...1、语句、参数调优 客户已提供4个慢查询语句，语句中聚合查询使用"execution_hint": "map"，该执行策略会把命中的记录都捞回内存中，一旦查询结果较大就会占用大量内存。...建议使用terminator_after，此方法可以控制查询结果数量，另外将不参与聚合、排序的字段设置为doc_values:false, 节省磁盘空间提升索引速度。 2、 集群架构优化： ?...；但是增加索引分片需要重新创建索引，重新导入数据，且当前节点存储压力不大，同时增加数据节点对存储空间有一定的浪费。...ES集群负载、内存较为平稳，业务高峰期不会有较大波动； b. ES集群FullGC出现频次极大降低，降低对业务的影响； c. ES聚合查询延迟减小，业务数据查询性能提升，速度达到百毫秒级别
检索策略可分为三大类： QUERY_AND_FETCH：查询完就返回整个 Doc 内容，对应根据 ID 查询 Doc； QUERY_THEN_FETCH：先查询出对应的 Doc id ，然后再根据 Doc...每个分片在本地执行查询并添加结果到大小为 from + size 的本地有序优先队列中； 每个分片返回各自优先队列中所有文档的 ID 和排序值给协调节点，也就是 NODE 3 ，它合并这些值到自己的优先队列中来产生一个全局排序后的结果列表...原因：集群中分片太多，以至于任何查询的执行速度看起来都很慢； 排查方法：检查集群大盘中的分片监控，查看分片是否过多； 解决方案：减少分片计数，实施冻结索引和/或添加附加节点来实现负载平衡。...副本分片增加后延迟增大 在副本分片计数增加（例如，从1增加到2）后，可以观察到查询延迟。如果存在较多的数据，那么缓存的数据将很快被逐出，从而导致操作系统页面错误增加。...排查方法：在分片有增加时，查看索引大盘延时中的查询耗时监控，观察查询延迟是否增大，若有增大，查看索引大盘缓存面板中的查询缓存及查询缓存驱逐监控，缓存变高，驱逐量增大，就是该问题； 解决方案：为文件系统缓存留出至少
每个分片在本地执行查询并添加结果到大小为 from + size 的本地有序优先队列中； 每个分片返回各自优先队列中所有文档的 ID 和排序值给协调节点，也就是 NODE 3 ，它合并这些值到自己的优先队列中来产生一个全局排序后的结果列表...原因：集群中分片太多，以至于任何查询的执行速度看起来都很慢； 排查方法：检查集群大盘中的分片监控，查看分片是否过多； 解决方案：减少分片计数，实施冻结索引和/或添加附加节点来实现负载平衡。...副本分片增加后延迟增大 在副本分片计数增加（例如，从1增加到2）后，可以观察到查询延迟。如果存在较多的数据，那么缓存的数据将很快被逐出，从而导致操作系统页面错误增加。...排查方法：在分片有增加时，查看索引大盘延时中的查询耗时监控，观察查询延迟是否增大，若有增大，查看索引大盘缓存面板中的查询缓存及查询缓存驱逐监控，缓存变高，驱逐量增大，就是该问题； 解决方案：为文件系统缓存留出至少...查看各类型索引操作耗时来综合判断写入能力是否达到上限； 解决方案：通过水平扩展增加节点、优化写入请求分发策略、使用异步写入等方式缓解写入压力。
为了能够利用查询缓存，可以很容易将范围分割成一个大的可缓存部分和一个小的不可缓存部分，如下所示。...，因为bool查询引入的开销可能会抵销利用查询缓存所节省的开销。...当一个Lucene索引存在多个分段时，每个分段会单独执行搜索再将结果合并，将只读索引强制合并为一个Lucene分段不仅可以优化搜索过程，对索引恢复速度也有好处。...这样可以避免协调节点在等待全部结果的过程中占用大量内存，避免极端情况下可能导致的OOM。该字段的默认值为512，从ES 5.4开始支持。...延迟中位数有所增加是预料之中的，为了绕开高负载的节点，稍微增加了无压力节点的负载，从而增加了延迟。
一般情况下，可以以原始的大文本存储，但是对于有过滤、聚合、排序需求的场景，则需要事先将大文本中各字段分割开。...以时间命名的索引在查询时往往采用通配符方式，例如GET app-log-*/_search，这种查询会遍历匹配到的所有索引的分片，极大的增加了查询延迟，在PB级以上的日志查询尤其明显。...对于写入减少的场景，自治索引会谨慎缩容索引分片数，通过更长的时间窗口观察，通过多个相邻的历史后备索引的分片数的变化趋势来判断当前是否应该缩容分片数。...为了降低这类场景的查询延迟，结合查询行为冷热明显的特点，自治索引基于时间字段进行了查询裁剪优化，在后备索引的元数据中加入索引中文档时间字段的最小值和最大值。...图片参考链接腾讯云ES：一站式索引全托管，自治索引独家特性大揭秘！腾讯云ES：自治索引常见使用方式介绍 业界最高！
不带 routing 查询 在查询的时候因为不知道要查询的数据具体在哪个分片上，所以整个过程分为 2 个步骤： 分发：请求到达协调节点后，协调节点将查询请求分发到每个分片上 聚合: 协调节点搜集到每个分片上查询结果...，在将查询的结果进行排序，之后给用户返回结果 带 routing 查询 查询的时候，可以直接根据 routing 信息定位到某个分配查询，不需要查询所有的分配，经过协调节点排序。...增加参数值意味着文件缓存系统中可能需要存储更多的数据，所以我们需要为操作系统的文件缓存系统留下足够的空间。...假设你有一个 64G 内存的机器，按照正常思维思考，你可能会认为把 64G 内存都给 ES 比较好，但现实是这样吗，越大越好？虽然内存对 ES 来说是非常重要的，但是答案是否定的！...，默认值是 ES，建议改成与所存数据相关的名称，ES 会自动发现在同一网段下的集群名称相同的节点 node.name node-1 集群中的节点名，在同一个集群中不能重复。
一般情况下，可以以原始的大文本存储，但是对于有过滤、聚合、排序需求的场景，则需要事先将大文本中各字段分割开。...以时间命名的索引在查询时往往采用通配符方式，例如GET app-log-*/_search，这种查询会遍历匹配到的所有索引的分片，极大的增加了查询延迟，在PB级以上的日志查询尤其明显。...对于写入减少的场景，自治索引会谨慎缩容索引分片数，通过更长的时间窗口观察，通过多个相邻的历史后备索引的分片数的变化趋势来判断当前是否应该缩容分片数。...同时为了降低mappings更新对写入的影响，自治索引会继承历史后备索引的mappings字段，将之前动态加入的字段映射也体现在新的后备索引中，降低在新的后备索引中更新mappings的频率。...为了降低这类场景的查询延迟，结合查询行为冷热明显的特点，自治索引基于时间字段进行了查询裁剪优化，在后备索引的元数据中加入索引中文档时间字段的最小值和最大值。
增加 Refresh 时间间隔 为了提高索引性能，Elasticsearch 在写入数据时候，采用延迟写入的策略，即数据先写到内存中，当超过默认 1 秒 （index.refresh_interval...当然像我们的内部系统对数据延迟要求不高的话，我们可以通过延长 refresh 时间间隔，可以有效的减少 segment 合并压力，提供索引速度。...减少副本数量 Elasticsearch 默认副本数量为 3 个，虽然这样会提高集群的可用性，增加搜索的并发数，但是同时也会影响写入索引的效率。...聚合: 协调节点搜集到每个分片上查询结果，在将查询的结果进行排序，之后给用户返回结果。...大翻页 在使用 Elasticsearch 过程中，应尽量避免大翻页的出现。
0x01 硬件选择 Elasticsearch 的基础是 Lucene，所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中，具体的路径可在 ES 的配置文件…/config/elasticsearch.yml中配置...聚合：协调节点搜集到每个分片上查询结果，在将查询的结果进行排序，之后给用户返回结果。...增加参数值意味着文件缓存系统中可能需要存储更多的数据，所以我们需要为操作系统的文件缓存系统留下足够的空间。...4.5 减少副本的数量 ES 为了保证集群的可用性，提供了 Replicas（副本）支持，然而每个副本也会执行分析、索引及可能的合并过程，所以 Replicas 的数量会严重影响写索引的效率。...假设你有一个 64G 内存的机器，按照正常思维思考，你可能会认为把 64G 内存都给ES 比较好，但现实是这样吗， 越大越好？虽然内存对 ES 来说是非常重要的，但是答案是否定的！
8、看一下是否开启了通配符数据删除； 9、看一下 ES 日志，从中找是否集群启停过之类的操作 10、确认下磁盘是不是满了，导致的异常或者磁盘路径的问题 9、有关es forceMerge问题 https...Logstash 管道的延迟时间， 管道批处理延迟是 Logstash 在当前管道工作线程中接收事件后等待新消息的最长时间（以毫秒为单位）； 简单来说，当 pipeline.batch.size 不满足时...1G应该是秒级恢复的。 19、【很有代表性问题】ES匹配度的打分问题 使用ES默认的打分规则（TF-IDF），搜索“葡萄糖”时，搜索结果中“纯净葡萄糖(食用葡萄糖)”比全匹配的“葡萄糖”的得分还要高。...但是方案2后续索引增加，分片增加后，每次查询是设置查询别名指向所有索引，这样查询性能是不是也会持续下降？...【回复】 这个推荐先在搜索压力小的时段对索引进行一次 ForceMerge，这样会之前已经删除的文档进行真正删除操作； 此外，如果搜索压力大的化，可以多增加一个副本，这样副本也可以分担搜索的压力； 如果希望多个索引分担压力
前言 在前面的章节中，我们快速搭建了基于腾讯云ES的集群，也通过了多种方式去访问管理ES集群。...单击左侧菜单【Discover】，探索数据，查看该索引下已经添加的文档： image.png 使用discovery搜索数据 你可以在搜索框中输入查询条件来查询当前索引模式匹配的索引。...）进入ES监控细节： image.png 搜索速率：标识集群查询的性能，标识每秒多少查询 搜索延迟：如果线越高，表示延迟率高，需要关注 索引速率：标识索引写入的性能，每秒多少写入量...如果确实是因为Index导致JVM居高不下，那么你需要扩容或者增加节点个数 如果要查看一个节点信息上的索引的分布，可以看下面的截图，我们也可以点进去每个索引去看详细的情况： image.png 当然，...，特别是重点介绍了Kibana Monitor集群状态监控功能，能对我们更好的运维监控ES集群有非常大的帮助。
，这些都需要大量的处理能力，并且会增加日志成为可查询的延迟。...因此，我们的 ES 集群没有对日志中的所有字段进行索引，而是配置为索引多达三个级别的字段。但是摄取所有生成的日志仍然会消耗大量的硬件资源，并且扩展成本太高。...ClickHouse 在大批量写入时效果最好，所以我们将多个租户适当打包到表中，以保证足够快的批处理速度，在不增加写入速度的情况下降低摄取延迟。...在编写时， ES 会确定字段类型，而我们的平台会将字段类型的解析延迟到查询中，这会简化摄取逻辑，极大地提高数据完整性。...从根本上说，在解析列访问表达式时，检查字段是否被物化，并尽可能使用快速访问路径。如下所示： ? 物化字段会在写入路径上增加额外的成本，因此平台会定期清理那些不经常访问的列。
当系统中有大量的复杂查询及聚合时候，增加 Coordinating 节点，增加查询的性能。 当磁盘容量无法满足需求时或者磁盘读写压力大时，可以增加数据节点。...Mapping 字段的相关设置: enabled – 设置成 false，仅做存储，不支持搜索和聚合分析 (数据保存在 _source 中) index – 是否构倒建排索引。...自动产生 如果用户显示指定id写入数据时，ES会先发起查询来确定index中是否已经有相同id的doc存在，若有则先删除原有doc再写入新doc，这样每次写入时，ES都会耗费一定的资源做查询。...但对于非全文索引的使用场景，用户并不care查询结果与查询条件的相关度，只是想精确的查找目标数据。...此时，可以通过query-bool-filter组合来让ES不计算_score，并且尽可能的缓存filter的结果集，供后续包含相同filter的查询使用，提高查询效率。
系统中的数据， 随着业务的发展， 时间的推移， 将会非常多，而业务中往往采用模糊查询进行数据的 搜索，而模糊查询会导致查询引擎放弃索引， 导致系统查询数据时都是全表扫描，在百万级别的数据库中， 查询效率是非常低下的...，而我们使用 ES 做一个全文索引， 将经常查询的系统功能的某些字段，比如说电 商系统的商品表中商品名，描述、价格还有 id 这些字段我们放入 ES 索引库里，可以提高查询速度。...：主节点的角色既为 master 又为 data，访问量较大时可能会导致 ES 停止响应造成大面积延迟，此时其他节点得不到主节点的响应认为主节点挂掉了，会重新选取主节点。...ES 中的倒排索引其实就是 lucene 的倒排索引，区别于传统的正向索引， 倒排索引会再存储数据时将关键词和数据进行关联，保存到倒排表中，然后查询时，将查询内容进行分词后在倒排表中进行查询，最后匹配数...通过增加新的补充索引来反映新近的修改， 而不是直接重写整 个倒排索引。每一个倒排索引都会被轮流查询到，从最早的开始查询完后再对结果进行合并。 21、ElasticSearch的主要功能及应用场景？
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