1、Elasticsearch 线上实战问题 问个问题啊，es能通过两个字段差值进行查询吗？...——问题来源：死磕Elasticsearch 知识星球 那么问题来了，Elasticsearch 如何实现时间差的查询呢？...:{"_id":1}} {"starttime":"2022-06-08T10:00:00Z","endtime":"2022-06-08T10:15:00Z"} 3.3 方案一：直接类MySQL 查询实现...更多推荐查看： 3.4 方案二：ingest 预处理空间换时间实现 核心使用的是：painless 无痛脚本。在对时间的脚本处理上略显笨拙（大家有好的方法可以交流）。...4、小结 关于 Elasticsearch 实现时间差查询，本文给出三种不同方案实现，视频解读如下。 从简洁程度推荐方案 1 或者方案 3。
然后多个项目为了日志统一,全部记录在 Elasticsearch ,使用 log4net.ElasticSearchAppender.DotNetCore....然后搭建了 Kibanal 对 Elasticsearch 进行查询. 但是项目组开发人员众多,不是每个人都想要学会如何在 Kibanal 中查询日志....所以 就需要开发一个 有针对性的, 查询用户界面. 最近这个功能就交到我手上了....方案是: 通过 NEST 查询 Elasticsearch 的接口, 将前端页面传过来的参数, 组装成 NEST 的查询请求. 0x02主要实现代码 日志索引为: xxxapilog_* 时间关键字段为...0x05 测试求证 我做了个测试 //不传参数, 默认结束时间为当前时间 DateTime end_current = DateTime.Now; //如果传了参数, 使用 DateTime.TryParse
而 Elasticsearch 就是一款功能强大的开源分布式搜索与数据分析引擎，在同领域内几乎没有竞争对手——近两年 DB-Engines 的数据库评测中，Elasticsearch 在搜索引擎领域始终位列第一...对于日志型应用，如何设置 Hot & Warm Architecture 节约成本，怎样管理和优化基于时间序列的索引数据，才能提高集群的整体性能？ 为什么我的集群脑裂了？数据损坏后，怎样才能恢复？...后来得知他出了个 Elasticsearch 视频课，我第一时间就订阅了，到如今也是 2 刷完毕，确实收获很大，帮我解决了工作中的不少问题。...哪些人适合学习 Elasticsearch？...就我自己来说，前段时间公司要在私有云上管理和部署 Elasticsrarch 集群，全靠这门课了。今年再使把劲儿，把 Elastic 认证考下来。
2.1.1 问题描述 集群中的分片太多，以至于任何查询执行起来都很慢。一个好的经验法则——确保每个节点的非冻结分片数量保持在：20以下/每GB堆内存。 2.1.2 解决方案 1、部署之前，设计先行。...通过在查询时间内更均匀地分散负载，ARS可以对偶尔的减速有很大帮助。 在Elasticsearch 7.0及更高版本中，默认情况下将启用ARS。...4 非偶发慢查询解决方案 对于非偶发慢查询的场景，我们可以尝试逐个删除查询中的功能，并检查查询是否仍然很慢。...4.1 “拆解DSL”排查慢查询根源 查找最简单查询以重现性能问题有助于隔离和识别问题： 1）没有高亮显示它仍然很慢吗？ 2）没有聚合，它仍然很慢吗？ 3）如果size设置为0，它仍然很慢吗？...Slowlogs有助于回答以下问题： 1）查询需要多长时间？ 2）查询请求正文的内容是什么？
0、引言 Elasticsearch社区中经常看到慢查询问题：“你能帮我看看Elasticsearch的响应时间吗？”或者是：“我的ES查询耗时很长，我该怎么做？”...我们将获得慢查询，讨论DSL查询语言，并查看有助于改进Elasticsearch查询的小型常规选项。 2、开发维度—你的查询有多慢？ 第一步是查看发送到群集的查询所花费的时间。...3 日志级别 4 慢速类型 5 节点名称 6 索引名称 7 分片号 8 时间花费 9 查询的主体（_source>） 一旦我们获得了我们认为花费的时间太长的查询，我们就可以使用一些工具来分解查询...3、开发维度—Elasticsearch的查询原理 现在我们已经确定了一个很慢的查询，我们通过一个分析器profile来运行它。 但是，查看单个组件时间结果并未使搜索速度更快。 怎么办？...5.5 让Elasticsearch干它擅长的事情 在检索/聚合结果后，业务系统还有没有做其他复杂的操作，花费了多少时间？ 这块是最容易忽视的时间耗费担当。
counter 花费在提取上的总时间 5 elasticsearch_indices_get_time_seconds counter GET请求总时间 6 elasticsearch_indices_get_missing_total...counter 丢失的文件的GET请求总数 7 elasticsearch_indices_get_missing_time_seconds counter 花费在文档丢失的GET请求上的总时间 8...elasticsearch_indices_get_exists_time_seconds counter 花费在文档存在的GET请求上的总时间 9 elasticsearch_indices_get_exists_total...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。...线程池存在大量的“rejected” 线程池中存在大量拒绝，从而导致查询不能被正常执行。 原因：查询面向的分片太多，超过了集群中的核心数。这会在搜索线程池中造成排队任务，从而导致搜索拒绝。
在事故或停机期间花费大量时间在线研究解决方案，有过类似经历的读者会知道到底有多苦！...第三：如果您不知道请求来自何处，可以将 X-Opaque-Id 标头添加到您的 Elasticsearch 客户端，以识别哪些客户端正在触发查询。...4、排查方案4：核查热点线程（Hot Threads） 4.1 热点线程用途 热点线程 API 是一个有价值的内置分析器，可以告诉技术人员（开发或运维等）Elasticseach 在哪里花费的时间最多。...热点线程可以为我们甄别问题提供帮助，例如 Elasticsearch 是否在索引刷新（数据写入阶段）上花费了太多时间或执行昂贵的查询（数据查询阶段）。...如果大量 CPU 时间花费在索引刷新（ index refresh）上，则尝试将刷新间隔增加到默认的 1 秒以上。
application/json' -d' { "size": 100, "query": { "match" : { "title" : "elasticsearch...application/json' -d' { "size": 100, "query": { "match" : { "title" : "elasticsearch..."id": 1, "max": 2 }, "query": { "match" : { "title" : "elasticsearch...但是这样做会有个缺陷，内存占用较大，且第一次查询很慢。因为查询是O(N)的复杂度且每个slice占用N个bits，N是shard的总文档数。之后缓存的数据将加快查询。..." } } } ' 关于seach after和scroll的原理 在第一次查询时，记录上一次查询的位置，在接下来的查询中获取到上次查询的位置，接着查询。
如果要优化查询，实际上要优化其子任务，那么消除其中一些子任务，那么减少子任务的执行次数，要么让子任务运行的更快。 MySQL在执行查询的时候，有哪些子任务，哪些子任务花费的时间最多？...在上述这些操作中，都会消耗大量的时间，其中会存在一些不必要的额外操作，其中有些操作可能被额外地重复执行了很多次、某些操作执行的很慢等等。...这也就是查询真正可能慢的地方， 优化查询的目的就是减少和消除这些操作所花费的时间 。...换言之，查询优化可以从以下两个角度来出发： 减少子查询次数 减少额外、重复的操作 查询性能低下常见的原因是访问的数据太多。...响应时间 ---- 响应时间是两个部分之和： 服务时间和排队时间。 服务时间是指数据库处理这个查询真正花费了多长时间。
在使用率高的场景下，将master role从data node上移开，可以帮助确保总是有足够的资源分配给那些只能由master node处理的任务。...Query latency：虽然Elasticsearch没有明确提供此度量标准，但是监视工具可以帮助您使用可用的度量来计算平均查询延迟，方法是以定期的时间间隔对总查询次数和总经过时间进行抽样。...如果延迟超过阈值，请设置警报，如果触发，请查找潜在的资源瓶颈，或调查是否需要优化查询。 Fetch latency：搜索过程的第二部分，即提取阶段通常比查询阶段花费的时间少得多。...批量拒绝（bulk rejection）通常与在一个bulk请求中尝试索引太多文档有关。根据Elasticsearch的文档，批量拒绝不一定要担心。...缓存使用率指标 每个查询请求都会被发送到索引中的每个分片，然后再尝试去命中分片上的段。Elasticsearch以每个段为基础来缓存查询，以加快响应时间。
每个调用都需要花费token，因此如果处理两个相同的提示，则成本实际上会加倍。然后是响应时间的问题。生成模型需要时间来接收数据、处理数据，然后生成响应。...考虑一个涉及查询响应计时指标的场景。在没有缓存的第一次运行中，假设用户查询需要 300 毫秒才能从 RAG 接收生成的答案。...现在，将该响应存储在 Elasticsearch 中后，会出现第二个类似的查询。这一次，由于我们的智能缓存层，响应时间降至仅 50 毫秒。...这是一条 APM 跟踪，显示输入新提示（没有匹配的缓存）时所花费的时间。...我们可以看到，在此示例中，示例应用程序中从用户点击提交到应用程序从 GenAI 模式返回响应的总时间花费了 7,150 毫秒，即大约 7 秒。
能和 kibana 可视化监控结果保持一致： 3.2 垃圾回收日志检查 随着内存使用量的增加，垃圾收集变得更加频繁并且需要更长的时间。...你可以在 elasticsearch.log 中跟踪垃圾收集事件的频率和时长。 例如，以下事件表明 Elasticsearch 在过去 40 秒中花费了超过 50%（21 秒）执行垃圾收集。...如果单个节点包含太多分片，且索引量很大，则该节点可能会出现问题。...查询、prefix 查询、wildcard 查询、text 或 keyword 上的 range 查询。...如果可能，提交较小（小是个相对值，需要根据集群性能测算出适合自己集群的经验值）的请求并在它们之间留出更多时间时隔。 4.5 升级节点内存 繁重的写入操作和搜索负载过重均会导致高 JVM 内存压力。
前言 在执行elasticsearch查询的时候，有些查询会占用大量的资源导致响应很慢，这个时候就需要ES对慢查询进行监控。找到那些响应很慢的请求。...# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml # 记录获取慢日志 index.search.slowlog.threshold.fetch.warn: 1s index.search.slowlog.threshold.fetch.info...Logging配置 搜索慢日志和索引慢日志在elasticsearch.yml中开启后，还需要在logging.yml中配置，配置如下： # vim /etc/elasticsearch/logging.yml..."path" => "/root/test.log", # 慢查询主机名 "host" => "c7-node1.fblinux.com", # 慢查询产生时间 "time" =>..." => "index.search.slowlog.query", # 索引名称 "indexname" => "test-2018-03", # 慢查询时间
（一）ELK是什么 出现问题log的重要性 tomcat查询log日志，大家应该都会吧，通过查看catalina.log。...有个系统一上线可能日志系统都是几十个G，如果查几天之前的，你说导出，可以导出几个G下载也很慢的，特别慢。log大的话，用grep和awk也非常非常的慢，很可能卡死。vi的方式直接可能把主机搞爆。...1.日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。2.应用太多，面临数十上百台应用时你该怎么办。3.随意登录服务器查询log对系统的稳定性及安全性肯定有影响。...LogStash 它可以流放到各自的服务器上收集Log日志，通过内置的ElasticSearch插件解析后输出到ES中 ElasticSearch 这是一个基于Lucene的分布式全文搜索框架，可以对logs...LogStash + ElasticSearch + Kibana ? 2.个性化扩展框架（针对日志数据需要二次处理以及多方使用的场景） FileBeat：轻量级收集日志。速度快，稳定。不占资源。
因为分此字段产生太多tokens且Doc Values对其并不是很有效。...相反，它是在查询运行时，动态填充。这可能是一个比较复杂的操作，可能需要一些时间。将所有的信息一次加载，再将其维持在内存中的方式要比反复只加载一个 fielddata 的部分代价要低。...当 Elasticsearch 第一次查询某个字段时，它将会完整加载这个字段所有 Segment 中的倒排索引到内存中，以便于以后的查询能够获取更好的性能。...选择在于是每次刷新时付出代价，还是在刷新后的第一次查询时。如果经常索引而查询较少，那么在查询时付出代价要比每次刷新时要好。如果写大于读，那么在选择在查询时重建全局序号将会是一个更好的选择。...当新建一个分段时，Elasticsearch 将会执行注册在预热器中的查询。执行这些查询会强制加载缓存，只有在所有预热器执行完，这个分段才会对搜索可见。
由于数据或查询是可变的，所以最佳设置总是在变化。所有情况都没有最佳设置。...搜索吞吐量 查询类型 热索引文档计数 保留策略 响应时间要求 SLA级别 优化索引设计 在开始摄取数据并运行查询之前，请三思而后行。...性能和刷新间隔之间的关系 从上图可以看出，随着刷新间隔的增大，吞吐量增加，响应时间变快。可以使用下面的请求来检查有多少段以及刷新和合并花费了多少时间。 Index/_stats?...另一方面，创建索引的分片太多也会对性能造成危害，因为Elasticsearch需要在所有分片上运行查询，除非在请求中指定了路由键，然后将所有返回的结果一起取出并合并。...分片查询缓存使用JSON主体作为缓存键，因此需要确保JSON主体不会更改，并确保JSON主体中的键具有相同的顺序。 o Round日期时间。
之前的分享曾讲过，日志采集的方式、采集的日志如何存储、采集的数据展示分析等几个环节，并提了一下当下最流行的开源轮子EFK，如果你是第一次听到这些，建议看看我前段时间分享的《一文讲懂线上应用系统监控》那篇文章.../filebeat -e -c filebeat.yml Elasticsearch 可以集中存储我们的数据，而且快到不可思议的查询。 提供千万款，总有一款适合你。...由于 Kibana 功能比较多，有太多的功能用不到，相对还是比较笨重。所以公司往往都进行二次开发轻量级的查询组件。...其中实现思路特别简单：分析 kibana 日志搜索向后台发送的请求；摘取 elasticsearch 请求相关API；按照公司需求提供个性化查询展示页面。 轻量级 vs 重量级。...写在最后 拒绝温水煮青蛙，拒绝一味的 CRUD，如果平时工作中遇到痛点不妨稍微思考一二，看看有没有更好的技术轮子可以引进，说不定会提高工作效率，那么就可以抽出更多时间去喝咖啡、抽出更多时间去忙点自己的事情
Elasticsearch 可用的堆越多，它可用于过滤器（filter）和其他缓存的内存也就越多，更进一步讲可以提高查询性能。 但请注意，过多的堆可能会使垃圾回收暂停时间过长。...7.1 堆内存使用率高 高堆内存使用率压力以两种方式影响集群性能： 7.1.1 堆内存压力上升到75％及更高 剩余可用内存更少，并且集群现在还需要花费一些 CPU 资源以通过垃圾回收来回收内存。...结果，随着系统变得越来越受资源约束，用户请求的响应时间增加。 7.1.2 堆内存压力继续上升并达到接近100％ 将使用更具侵略性的垃圾收集形式，这将反过来极大地影响集群响应时间。...这意味着在第一次执行过滤查询时，Elasticsearch 将查找与过滤器匹配的文档，并使用该信息构建名为“bitset”的结构。...9、小结 ElasticSearch 具有很好的默认配置以供新手快速上手、入门。但是，一旦到了线上业务实战环境，就必须花费一些时间来调整设置以满足实际业务功能要求以及性能指标要求。
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