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【ES三周年】Elasticsearch 索引速度评估与调优

，之后会进行介绍自己认为「定⻓测试」评估中的变量有三个：①总条数；②多进程数量:16 或 32；③副本集数量:0 或 1评估前列出下表，然后根据实际结果填表，最终进行数据分析图片3....#docs-bulk其实就是多个操作按照换行依次罗列出来，多个操作不需要必须是相同类型的，比如下图中既有索引（index）也有删除（delete）操作图片自己使用的是 Python 的客户端，有提供了...但如果增大请求对写入速度的提升已经变化不大了，建议「选小不选大」图片这里是针对 Python 的客户端的两个参数，需要针对实际环境进行调整图片trunk_size 自 100 起每次翻倍，发现 3200...比如 danamic mappings 就会降低索引的速度图片Dynamic field mapping 有三种设置值，影响的是在索引文档时，遇到未映射的字段要怎么处理在已知所有字段的类型时，建议使用...false图片带来的好处不仅有提升索引速度，还会减小存储大小图片通过 Kibana 的监控可以明显的看出，当有未映射的字段时，ES 会消耗额外的资源去猜测字段类型，索引速度降低图片0x04.

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RedisJson 横空出世，比 ES 快7 倍，惊爆了

在每个测试变体中，我们添加了 10% 的写入，以按相同的比例混合和减少搜索和读取百分比。...毫秒），其中 ElasticSearch 付出了 GC 触发和查询缓存未命中的代价在较高的百分位数上，在 >= p90 百分位数上清晰可见。...因此分片 0 的主分片分配到节点 3 上。 第三步：节点 3 在主分片上执行写操作，如果成功，则将请求并行转发到节点 1和节点 2 的副本分片上，等待结果返回。...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。...（3）第 2）步骤的结果发送到协调节点，协调节点产生一个全局的排序列表。 fetch 阶段的目的：取数据。 路由节点获取所有文档，返回给客户端。

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您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

第二章·Elasticsearch内部分片及分片处理机制介绍

副本分片的主要目的就是为了故障转移，如果持有主分片的节点挂掉了，一个副本分片就会晋升为主分片的角色。 在索引写入时，副本分片做着与主分片相同的工作。...---- Elasticsearch内部分片处理机制 逆向索引 与传统的数据库不同，在Elasticsearch中，每个字段里面的每个单词都是可以被搜索的。...这些数据用来给搜索结果进行打分，如搜索zls时，那么出现zls这个单词次数最多的文档会被优先返回，因为它匹配的次数最多，和我们的搜索条件关联性最大，因此得分也最多。...返回自己的搜索结果，然后进行汇总返回给用户。...pretty=true 执行结果如下图所示： 获取到的是一个json格式的返回值，那就可以通过python对其中的信息进行分析，例如对status进行分析，如果等于green(绿色)就是运行在正常，等于

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学好Elasticsearch系列-脚本查询

请求是在尝试搜索 "product" 索引中的文档，并且它使用脚本字段 ("script_fields") 来返回计算结果而不是原始数据。...整个请求的意思是，在 "product" 索引中搜索全部文档，并计算每个文档的 "price" 字段值的 90%，然后将结果作为 "my_price" 字段返回。...因此，整个请求的意思是，在 "product" 索引中搜索所有的文档，并为每个文档计算原始价格和不同折扣率下的价格，然后将这些计算结果作为 "price" 和 "discount_price" 字段返回...脚本模版 在 Elasticsearch 中，脚本模板就是将脚本的源代码作为字符串存储，在运行时使用参数替换占位符以创建实际的脚本。...脚本模板使得你可以重用相同的脚本逻辑，并通过提供不同的参数值来改变其行为。 这种方式与参数化脚本略有不同，参数化脚本只在已经定义的脚本中替换参数。

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Elasticsearch 异步搜索 Async search 实战

1、Elasticsearch 异步搜索定义 异步搜索 API 可异步执行搜索请求、监控其进度并检索可用的部分结果。 如下的官方介绍动画，能更加生动的介绍清楚异步检索。...3、Elasticsearch 异步搜索适用场景 异步搜索允许用户在异步搜索结果可用时检索它们，从而消除了仅在查询完全完成后才最终响应的情况。...4、Elasticsearch 异步搜索实战 4.1 执行异步检索 执行如下操作的前提是：待异步检索的索引数据量非常大（其实小了也可以，但数据量大更契合一些）。 否则普通索引会直接返回结果数据。...，可以用推荐的测试写入数据的工具： https://github.com/oliver006/elasticsearch-test-data 你是不是也困惑，没有测试数据或者没有一定数量的测试数据？...核心返回参数解释一下： id——可用于监控其进度、检索其结果和/或删除它的异步搜索的标识符。 is_partial——当查询不再运行时，指示在所有分片上搜索是失败还是成功完成。

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【ES三周年】elasticsearch 核心概念

在每次刷新后，新索引或更新的文档才会出现在搜索结果中。elasticsearch 使用了一种叫做 "刷新"（Refresh）的机制来实现近实时搜索。...分片的数量在创建索引时设定，之后不可更改。副本是分片的拷贝，用于提高数据可用性和查询性能。副本分片可以在运行时动态增加或减少。...扩展性限制：由于同一个索引的所有类型共享相同的分片数量设置，因此难以根据每个类型的数据量和查询需求对分片数量进行调整。...elasticsearch文档操作使用了版本的概念，即文档的初始版本为1，每次的写操作会把文档的版本加1，每次使用文档是，elasticsearch返回给用户的是最新版本的文档。...副本数量可以设置，通常根据 elasticsearch 集群的规模和可靠性要求来确定。分片和副本的数量可以在索引创建时进行设置，也可以在运行时进行更改。

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2.Elasticsearch和Java交互 -- java操作es

注意：Java 客户端作为节点必须和 Elasticsearch 有相同的 主要 版本；否则，它们之间将无法互相理解。...Elasticsearch 为以下语言提供了官方客户端 –Groovy、JavaScript、.NET、 PHP、 Perl、 Python 和 Ruby–还有很多社区提供的客户端和插件，所有这些都可以在...PORT 运行 Elasticsearch HTTP 服务的端口号，默认是 9200 。 PATH API 的终端路径（例如 _count 将返回集群中文档数量）。...pretty 将格式化地输出 JSON 返回值，使其更容易阅读) BODY 一个 JSON 格式的请求体 (如果请求需要的话) 例如，计算集群中文档的数量，我们可以用这个: curl -XGET 'http..." : 5, "failed" : 0 } } 在返回结果中没有看到 HTTP 头信息是因为我们没有要求curl显示它们。

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解决Flink流式任务的性能瓶颈

由于ElasticSearch要支持全文本检索，写入数据时需要为其建立索引，也就是Lucene中的Segments，使得每次写操作的延迟相对于读操作而言要高一些。...如果采用后两种刷新机制，又会导致索引未建立，无法即时搜索到最新数据，就会导致数据不一致。换言之，在我们的场景中，选择“即刻刷新”是必然的！...虽说上游传递的流式数据需要实时进行处理，却并未要求它必须实时写入ElasticSearch，也未要求它必须实时推送给下游系统。当然，也不能延迟太长的时间。...既然已经合并了相同key的数据，我们就可以减少窗口的数量，从而让不同key值的数据也能够汇聚到同一个窗口，形成数据的集合，交由下游进行批量写入。此时，选择的窗口为滚动窗口。...对比改进前后的流式任务，下图是执行未加窗口的流式任务结果： 下图是执行加窗口后的流式任务结果： 相同环境下，前者处理流式数据的频率大概为6条/秒左右，后者则达到了20条/秒左右，整体性能提升了3倍多

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超越传统搜索：Elasticsearch学习排序（LTR）的前沿技术

通常，该模型被用作第二阶段的重新排序器，用于改进由简单的第一阶段检索算法返回的搜索结果的相关性。LTR函数接收一份文档列表和一个搜索上下文，并输出重排名后的文档：图7....我们在elasticsearch-labs仓库中开发了一个示例笔记。这个交互式Python笔记详细描述了一个端到端的模型训练和部署工作流。...上传到Elasticsearch的训练模型的唯一标识符。 命名参数，传递给用于特征提取的查询模板。 应由重新评分器在每个分片上检查的文档数量。...已知的限制重新评分窗口大小LTR模型返回的得分通常不可与第一轮查询发出的得分进行比较，可能会低于未重新评分的得分。这可能导致未重新评分的结果文档排名高于重新评分的文档。...负分根据你的模型如何训练，模型可能会为文档返回负分。虽然第一阶段的检索和排名不允许使用负分，但是在LTR重新评分器中是可以使用负分的。

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Elasticsearch中的三种分页策略深度解析：原理、使用及对比

其他字段 } } ] } } 优点 直观易用：开发者可以很容易地指定要返回的记录范围和数量。 实时性：适用于实时搜索场景，可以立即获取最新的查询结果。...每次返回的文档数量 "scroll": "1m", // 保持scroll上下文的活动时间，这里是1分钟 "query": { "match_all":...重复以上步骤以获取更多页 可以继续执行上述步骤来获取更多的页面，直到没有更多的结果返回为止。记得每次都要使用上一页最后一个文档的排序字段值来设置search_after参数。...缺点： 当from值很大时，性能会显著下降，因为Elasticsearch需要从每个分片中获取指定数量的文档，然后在协调节点进行全局排序以获取最终的结果。...缺点： 需要确保每次请求都使用相同的排序字段和顺序。 如果排序字段的值发生更改（如文档被更新或删除），可能会导致结果不一致。 适用场景：适用于需要深度分页或随机访问页面的场景。

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Elasticsearch 6.6 官方文档 之「快照和还原」

Elasticsearch 在运行时可能会对其数据目录的内容进行更改，这意味着复制其数据目录无法捕获其内容的一致图片。...重要的：只有在启用了_source字段且未应用源筛选（source-filtering）时，才支持仅源快照。...但是，只有当现有索引「关闭」并且具有与快照中的索引相同数量的分片时，才能还原该索引。如果还原索引已关闭，还原操作将自动打开它们；如果它们不在群集中，则创建新索引。...因此，在快照大分片时执行快照信息操作可能会导致快照信息操作在返回结果之前等待可用资源。对于非常大的分片，等待时间可能很长。...一旦完成主分片的还原，Elasticsearch 将切换到标准复制过程，此时将创建所需数量的副本，集群将切换到黄色状态。一旦创建了所有必需的副本，集群就切换到绿色状态。

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RedisJson 横空出世，性能碾压 ES 和 MongoDB ！

并且，我们每次发行新版本时时，也在不断的提升性能。特别是对于reresearch来说，2.2版本在加载和查询性能上都比2.0快了1.7倍，同时还改进了吞吐量和数据加载的延迟。...值得注意的是，99% 的 Redis 请求在不到 1.5 毫秒的时间内完成。 此外，RedisJSON* 是我们测试过的唯一一种在每次写入时自动更新其索引的解决方案。...在每个测试变体中，我们添加了 10% 的写入，以按相同的比例混合和减少搜索和读取百分比。...3.5.1 MongoDB 与 ElasticSearch 与 RedisJSON* 的延迟分析 在下面的第一张图片中，展示了从 p0 到 p9999 的百分位数，很明显，在每次搜索时，MongoDB...毫秒），其中 ElasticSearch 付出了 GC 触发和查询缓存未命中的代价在较高的百分位数上，在 >= p90 百分位数上清晰可见。

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RedisJson 横空出世，比 ES 快7 倍，惊爆了！

并且，我们每次发行新版本时时，也在不断的提升性能。特别是对于reresearch来说，2.2版本在加载和查询性能上都比2.0快了1.7倍，同时还改进了吞吐量和数据加载的延迟。...值得注意的是，99% 的 Redis 请求在不到 1.5 毫秒的时间内完成。 此外，RedisJSON* 是我们测试过的唯一一种在每次写入时自动更新其索引的解决方案。...在每个测试变体中，我们添加了 10% 的写入，以按相同的比例混合和减少搜索和读取百分比。...3.5.1 MongoDB 与 ElasticSearch 与 RedisJSON* 的延迟分析 在下面的第一张图片中，展示了从 p0 到 p9999 的百分位数，很明显，在每次搜索时，MongoDB...毫秒），其中 ElasticSearch 付出了 GC 触发和查询缓存未命中的代价在较高的百分位数上，在 >= p90 百分位数上清晰可见。

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带你认识 flask 全文搜索

在计算机上安装Elasticsearch后，你可以在浏览器的地址栏中输入http://localhost:9200来验证它是否正在运行，预期的返回结果是JSON格式的服务基本信息。...query_index()函数中的return语句有点复杂。它返回两个值：第一个是搜索结果的id元素列表，第二个是结果总数。两者都从es.search()函数返回的Python字典中获得。...在本例，我使用列表推导式从Elasticsearch提供的更大的结果列表中提取id值。 这样看起来是否太混乱？也许从Python控制台演示这些函数可以帮助你更好地理解它们。...例如，每次提交会话时，我都可以定义一个由SQLAlchemy调用的函数，并且在该函数中，我可以将SQLAlchemy会话中的更新应用于Elasticsearch索引。...该函数返回结果ID列表和结果总数。通过它们的ID检索对象列表的SQLAlchemy查询基于SQL语言的CASE语句，该语句需要用于确保数据库中的结果与给定ID的顺序相同。

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如何加倍提升 Elasticsearch 查询性能

一、背景 我们在使用Elasticsearch进行查询的过程中发现，如果查询时间跨度大，查询数据集比较庞大，即使只是返回少量的结果，查询耗时仍然比较长。...第二个阶段为FetchPhase，协调节点将查询结果进行汇总，得到一个文档的id的集合，然后据此依次给数据节点发送查询具体的_source，docvalue等数据信息，最终把丰富好的结果返回给用户。...第二个阶段为遍历（Iteration），在这个阶段会选出结果集最少的子语句的结果集作为遍历的Leader，在遍历的过程中，从中筛选符合其他查询条件的数据，得到最终的结果集。... 的查询子句的结果集数量 ，并将最小的结果传递给接下来的缓存分支。...我们根据业务的查询场景，对结果集数量比较多的字段进行排序。

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接口监控可视化系统

前言 在之前公司做过一个项目叫监控app首页接口及其下的二级接口的状态码和接口响应时间....当时的做法是写一个爬虫脚本,请求首页接口成功后返回结果递归解析并且再请求二级接口,大概能请求200多个接口,会记录错误状态码和失败原因,最终存在数据库中....状态码 请求耗时 请求结果 请求结果和业务有很大关系,在监控中需要验证每个接口的返回值需要大量的接口文档....grafana 随着不断发送请求,脚本的宿主机性能也会下降,所以使用grafana来监控发送请求数量和宿主机的cpu、内存等....之前的elk有elasticsearch作为数据源,所以也使用elasticsearch作为grafana的数据源. 配置完成后,会出现下图. x轴是时间,y轴是时间段的请求数.

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elasticsearch的分页查询的用法与分析

from参数用于指定查询结果的起始位置，size参数用于指定每页返回的文档数量。...from size这种方式对elasticsearch返回的数据进行分页时，使用方式上类似于关系型数据库的limit offset,offset；在日常搜索场景下，我们可以通过对结果进行评分的排序，来提高搜索结果的相关性...设置from参数来指定查询结果的起始位置,size参数来指定每页返回的文档数量。当我们使用这种方式进行分页查询时，elasticsearch默认上限为10000条数据。...在查询请求中，需要设置 scroll 参数来指定滚动请求的有效期，并设置 size 参数来指定每次滚动请求返回的文档数量。 处理初始查询结果：初始查询会返回一批文档结果。...在每个滚动请求中，需要设置相同的 scroll 参数和使用上一个请求返回的滚动 ID。 处理滚动请求结果：滚动请求会返回下一页的文档结果。您可以遍历这些结果并处理每个文档的数据。

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ElasticSearch权威指南：基础入门（下）

这个指令让 Elasticsearch 仅仅从还有结果的分片返回下一批结果。 启用游标查询可以通过在查询的时候设置参数 scroll 的值为我们期望的游标查询的过期时间。...注意游标查询每次返回一个新字段 _scroll_id`。每次我们做下一次游标查询， 我们必须把前一次查询返回的字段 `_scroll_id 传递进去。...当没有更多的结果返回的时候，我们就处理完所有匹配的文档了。 提示：某些官方的 Elasticsearch 客户端比如 Python 客户端 和 Perl 客户端 提供了这个功能易用的封装。...类型是如何实现的 Elasticsearch 类型是以 Lucene 处理文档的这个方式为基础来实现的。一个索引可以有多个类型，这些类型的文档可以存储在相同的索引中。...因为类型是 Elasticsearch 添加的 优于 Lucene 的额外机制（以元数据 _type 字段的形式），在 Elasticsearch 中的所有类型最终都共享相同的映射。

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如何加倍提升 Elasticsearch 查询性能

一、背景 我们在使用Elasticsearch进行查询的过程中发现，如果查询时间跨度大，查询数据集比较庞大，即使只是返回少量的结果，查询耗时仍然比较长。...第二个阶段为FetchPhase，协调节点将查询结果进行汇总，得到一个文档的id的集合，然后据此依次给数据节点发送查询具体的_source，docvalue等数据信息，最终把丰富好的结果返回给用户。...第二个阶段为遍历（Iteration），在这个阶段会选出结果集最少的子语句的结果集作为遍历的Leader，在遍历的过程中，从中筛选符合其他查询条件的数据，得到最终的结果集。... 的查询子句的结果集数量 ，并将最小的结果传递给接下来的缓存分支。...我们根据业务的查询场景，对结果集数量比较多的字段进行排序。

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开源搜索和分析引擎Elasticsearche在Bay的性能优化实践，单集群日搜索请求超4亿

每次刷新事件发生时，Elasticsearch都会创建一个新的Lucene段，并在稍后进行合并。增加刷新间隔将降低创建/合并的成本。请注意，只有在刷新事件发生后才能进行文件搜索。 ?...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。...与查询子句不同，过滤子句是“是”或“否”的问题。Elasticsearch使用一个位设置机制来缓存过滤结果，以便后面的查询使用相同的过滤条件进行加速。...设想有一百万个文件，搜索“fox”可能会返回几十个结果，但搜索“the fox”可能会返回索引中的所有文件，因为“the”出现在几乎所有的文件中。...如果不关心顺序，可以使用“sort”：“_doc”让Elasticsearch按索引顺序返回。 避免使用脚本查询来计算不固定的匹配。在索引时存储计算的字段。

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