在使用 Elasticsearch Service 进行数据索引和查询时,以下是一些技术实践可以帮助提高性能和优化查询:
问题列表和答案来自国外博客(原文答案不准确,有错误),为避免误导,我对每个问题做了属于自己的理解和解答。
腾讯云 Elasticsearch Service 是一种托管式 Elasticsearch 服务,可用于构建和管理强大的搜索和分析引擎。以下是一份关于如何使用腾讯云 Elasticsearch Service 的技术文章。
几个月以来,我一直在记录自己开发Elasticsearch应用程序的最佳实践。本文梳理的内容试图传达Java的某些思想,我相信其同样适用于其他编程语言。我尝试尽量避免重复教程和Elasticsearch官方文档中已经介绍的内容。本文梳理的内容都是从线上实践问题和个人总结的经验汇总得来的。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
开发最懊悔的事莫过于:自己费尽脑汁、花费了很长时间解决了问题,原来别人在社区或者别的地方早已经给出了更优化的方案。
本篇文章主要讲解elasticsearch在业务中经常用到的字段类型,通过大量的范例来学习和理解不同字段类型的应用场景。范例elasticsearch使用的版本为7.17.5。
上图来自 Elastic 官方两位技术大佬朱杰老师和刘晓国老师的社群微信群中的分享。看到之后,非常有感触,并第一时间转发到技术群中。
本文是Elasticsearch索引优化系列的第三篇,此前已发布第一篇和第二篇。本系列教程主要目的是通过对Elasticsearch配置进行调优来提升索引性能,并降低监控和管理压力。本文翻译自QBox官方博客,版权归原作者Adam Vanderbush所有。
1.师出有名,在软件工程里是针对问题场景提供解决方案的,如果脱离的实际问题(需求)去做技术选型,无疑是耍流氓。
—1— 前言 我曾经面试安踏的技术岗,当时面试官问了我一个问题:如果你想使用某个新技术但是领导不愿意,你怎么办? 对于该问题我相信大家就算没有面试被问到过,现实工作中同事之间的合作也会遇到。 因此从我的角度重新去回答这个问题,有以下几点: 1.师出有名,在软件工程里是针对问题场景提供解决方案的,如果脱离的实际问题(需求)去做技术选型,无疑是耍流氓。 大家可以回顾身边的“架构师”、“技术Leader”是不是拍拍脑袋做决定,问他们为什么这么做,可能连个冠冕堂皇的理由都给不出。 2.信任度,只有基于上面的条件
我曾经面试安踏的技术岗,当时面试官问了我一个问题:如果你想使用某个新技术但是领导不愿意,你怎么办?
马云演讲中曾经提到:很多时候少听成功专家的话。所有的创业者多花点时间学习别人是怎么失败的,因为成功的原因有千千万万,失败的原因就一两个点。
可以考虑用 filter “包裹一层”,如处理时间范围检索,Elasticsearch 能缓存部分结果。但,要说明的是更换时间窗口,换不同时间段检索,原有缓存不起作用。
Fluentd 插件是 Fluentd 生态系统的一个关键部分,提供了数据收集、处理和输出的灵活性。以下是关于 Fluentd 插件的详细介绍:
Elasticsearch性能优化的最终目的:用户体验爽。 关于爽的定义——著名产品人梁宁曾经说过“人在满足时候的状态叫做愉悦,人不被满足就会难受,就会开始寻求。如果这个人在寻求中,能立刻得到即时满足,这种感觉就是爽!”。
官方网站:https://www.elastic.co/guide/index.html
现在让我们来谈谈 Elasticsearch 最简单和最有用的功能之一:别名 (alias)。为了区分这里 alias 和文章“Elasticsearch : alias数据类型”,这里的别名(alias)指的是 index 的别名。 别名正是他们听起来的样子; 它们是您可以使用的指针或名称,对应于一个或多个具体索引。 事实证明这非常有用,因为它在扩展集群和管理数据在索引中的布局方式时提供了灵活性。 即使使用Elasticsearch 只有一个索引的集群,使用别名。 您将在以后感谢我们给予您的灵活性。
墨墨导读:之前我们分享了ElasticSearch最全详细使用教程:入门、索引管理、映射详解,本文详细介绍ElasticSearch的索引别名、分词器、文档管理、路由、搜索详解。
ELK是一种流行的开源日志收集、存储、搜索和分析解决方案,它由Elasticsearch、Logstash和Kibana三个组件组成。在Docker环境中,使用ELK可以收集和分析容器日志,以便更好地了解应用程序的状态和运行情况。
导读:上篇我们分享了ElasticSearch最全详细使用教程:入门、索引管理、映射详解,本文详细介绍ElasticSearch的索引别名、分词器、文档管理、路由、搜索详解。
摘要:Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎,允许用户以近乎实时的方式存储,搜索和分析数据。虽然Elasticsearch专为快速查询而设计,但其性能在很大程度上取决于用于应用程序的场景,索引的数据量以及应用程序和用户查询数据的速率。这篇文章概述了挑战和调优过程,以及Pronto团队以战略方式构建应对挑战的工具。它还以各种图形配置展示了进行基准测试的一些结果。以下是正文。 Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎,允许用户以近乎实
现在有一组数据,其中 resultChar 是 keyword 类型,但其中有数字也有字符串,请问怎么能在大于小于查询的时候将其中的数字按照数字的类型进行大于小于的查询,结构如下:
IntelliJ Elasticsearch插件允许您连接到 Elasticsearch 或 Kibana,浏览和编辑您的数据并执行 REST API 请求
最近在做搜索推荐相关的优化,在对elasticsearch进行优化时查阅了比较多的资料,现在对其中的一部分进行整理和翻译,做一个记录。主要分为三个部分:
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?”
如果希望一次查询可查询多个索引。 如果希望通过索引的视图来操作索引,就像数据库库中的视图一样。 索引的别名机制,就是让我们可以以视图的方式来操作集群中的索引,这个视图可是多个索引,也可是一个索引或索引的一部分。
需求:单纯用pipeline可不可以实现,如果写入key包含json_提换为空,包含tmp提换为core,因为key字段有很多不考虑穷举,最终效果要如下:
随着 Elastic 的上市,ELK Stack 不仅在 BAT 的大公司得到长足的发展,而且在各个中小公司都得到非常广泛的应用,甚至连“婚庆网站”都开始使用 Elasticsearch 了。随之而来的是 Elasticsearch 相关部署、框架、性能优化的文章早已铺天盖地。
1. ES 使用场景 ---- 给网站 / APP 添加搜索功能。 存储、分析数据。 管理、交互、分析空间信息,将 ES 用于 GIS。 2. ES 简介 ---- Elasticsearch 是一个
我们在之前的文章,《浅谈Elasticsearch Serverless设计与选择》 中提到过,云上许多数据存储和分析应用正在向 Serverless 模式进行转变。Serverless 是对专有的、需要自管理的集群模式的一种极大补充,特别是对于需要灵活应对需求和负载的变化又不希望预付服务器租赁费用,同时,又期望能够减少运维和管理成本的企业来说,Serverless 不仅便宜,而且更适合快速的构建业务和将产品推向市场,并提供更大的容错性和更低的试错成本。
(1)创建模板 当待创建的索引与之前的索引有相同的设置和映射时,非常适合使用索引模板。正如其名,索引模板将会用于和预定义名称模式相匹配的索引创建,以确保所有匹配索引的设置一致。例如:
设置正确的日志记录基础结构可帮助我们查找发生的问题、调试和监视应用程序。从最基本的角度来看,我们应该从基础架构中得到以下内容:
|hosts|我们应该连接的节点列表。节点应该是一个字典({“host”:“localhost”,“port”:9200}),整个字典将作为kwargs传递给Connection类,或者是一个主机:port格式的字符串, 被自动翻译成字典。如果没有给出值,将使用Urllib3HttpConnection类的默认值。|
圈子里关于大数据、云计算相关文章和讨论是越来越多,愈演愈烈。行业内企业也争前恐后,群雄逐鹿。而在大数据时代的运维挑站问题也就日渐突出,任重而道远了。本文旨在针对复杂的大数据运维系统推荐一把利器,达到抛砖引玉的效果,如果文中出现任何纰漏和错误的地方,恳请指正,欢迎讨论,希望大家不吝赐教。 众所周知,大数据平台组件是很复杂的。笔者之前接触的一个大数据平台解决方案,仅平台组件就达20多个,这还没有加上物联网系统各组件。而这庞大的系统整合问题,对于运维来说是很头疼的。所以,在大数据时代下的运维问题是日渐尖锐。 有
Elasticsearch 查询的响应需要占用 CPU、内存资源,在复杂业务场景,会出现慢查询,需要花费大量的时间。
《Linux命令行大全》(The Linux Command Line by William E. Shotts, Jr.)中英双语版
ES提供了丰富多彩的查询接口,可以满足各种各样的查询要求。更多内容请参考:ELK修炼之道 Query DSL结构化查询 Query DSL是一个Java开源框架用于构建类型安全的SQL查询语句。采用API代替传统的拼接字符串来构造查询语句。目前Querydsl支持的平台包括JPA,JDO,SQL,Java Collections,RDF,Lucene,Hibernate Search。 elasticsearch提供了一整套基于JSON的查询DSL语言来定义查询。 Query DSL当作是一
Elasticsearch中的基本搜索功能可以使用HTTP GET请求实现。以下是在名为my_index的索引中搜索包含"apple"的文档的示例:
在 Elasticsearch 中,索引别名(Index Alias)是一个非常有用的功能,它允许你为一个或多个索引分配一个更友好、更易于理解的名称。别名不是实际的索引,而是一个指向一个或多个索引的标识符。通过使用别名,你可以隐藏实际索引的名称,使得在应用程序中使用更具有可读性的名称,同时还能提供灵活性和便利性。
Elasticsearch的mapings相当于数据库的表结构,在使用过程中可以新增和删除字段,但是不支持修改字段类型,可以通过以下四个步骤来实现 创建新的目标index 将源index的数据复制到目标index 删除源index 给目标index设置别名,别名为源index的名称。 或者再建一个名称为源index的目标index2,数据从目标index复制到目标index2 下面举个例子 源index: my-index-order-1 包含两个字段: createTime: 下单时间,类型:
上篇文章向读者介绍了Elasticsearch中修改数据的操作,使用了Elasticsearch提供的一整套强大的REST API,本文继续来看通过这一套API如何完成文档的基本操作。
Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,能够解决不断涌现出的各种用例。作为 Elastic Stack 的核心,它集中存储您的数据,帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。
Elasticsearch是被Netflix,微软,eBay,Facebook等Top N 顶级公司使用的搜索引擎。它很容易使用,但从长远来看相对难掌握。在本文中,我们分享了在系统中使用Elasticsearch六个不太明显但非常值得了解的注意事项。
机票业务看起来简单,实际上整个流程的处理链条很长,调用关系也非常复杂,上下游涉及的各类日志种类约60个,每种日志都有独立格式和请求/响应报文,日生产的日志数据量约50-100亿,如果时间范围再扩大到15天,数据量轻松的达到千亿级以上。
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