elasticsearch:date_histogram的interval问题 [问题点数:50分]

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Elasticsearch 超强聚合查询(二)之天生的条形图数据
Elasticsearch 超强聚合查询(二)之天生的条形图数据 作者:ydw 地点:武汉 联系方式:hyl19900208@163.com Elasticsearch 超强聚合查询二之天生的条形图数据案例一以汽车的售价为x轴每20000为一个档次需要知道每个售价区间的收入和汽车的销量 案例二计算10种汽车的平均售价标准差并用获得的数据创建一个条形图 把数据转换为图表来显示,
ElasticSearch聚合查询小例子
在ES里面所有的聚合实例都由AggregationBuilders类提供静态方法构造,我们先看下常用有哪些方法使用: (1)统计某个字段的数量 ValueCountBuilder vcb= AggregationBuilders.count("count_uid").field("uid"); (2)去重统计某个字段的数量(有少量误差) CardinalityBuilder cb= Ag
Elasticsearch 之(26)聚合数据分析_易并行聚合算法,三角选择原则,近似聚合算法
1、易并行聚合算法有些聚合分析的算法,是很容易就可以并行的,比如说max有些聚合分析的算法,是不好并行的,比如说,count(distinct),并不是说,在每个node上,直接就出一些distinct value,就可以的,因为数据可能会很多es会采取近似聚合的方式,就是采用在每个node上进行近估计的方式,得到最终的结论,cuont(distcint),100万,1050万/95万 --&gt...
Elasticsearch 之(27)cardinality算法之优化内存开销以及HLL算法
1、cardinality语法es,去重,cartinality metric,对每个bucket中的指定的field进行去重,取去重后的count,类似于count(distcint)cardinality,count(distinct),5%的错误率,性能在100ms左右{ "size" : 0, "aggs" : { "months" : { "date_...
ElasticSearch学习 - (十)Elasticsearch按时间聚合 -- date_histogram
// 查询 "query": { "bool": { "must": [{ &amp
Elasticsearch聚合 之 Date Histogram聚合
Elasticsearch的聚合主要分成两大类:metric和bucket,2.0中新增了pipeline还没有研究。本篇还是来介绍Bucket聚合中的常用聚合——date histogram.参考:官方文档 用法 Date histogram的用法与histogram差不多,只不过区间上支持了日期的表达式。 { "aggs":{ "articles_over_tim
Elasticsearch Date Histogram 时区问题
Elasticsearch Date Histogram
ElasticSearch里面关于日期的存储方式
在ElasticSearch里面最常用的就是时间字段了,经常会在群里看到一些小伙伴提出有关时间的<em>问题</em>,为什么es查询的时间跟我实际看到的时间差8个小时呢。如果我们了解了ElasticSearch底层的时间存储方式就会比较容易的理解这个<em>问题</em>。 下面散仙先普及下时区的知识,想必大家也不陌生学过地理的同学都知道全球有24个时区每个时区的跨度是经度15度, 相较于两地时间表,可以显示世界各时区
ES--script进行时间聚合(非使用date_histogram)
由于产品线上 日期时间使用的非 ES的date数据结构,导致无法使用<em>date_histogram</em>进行时间聚合的统计。因此这里使用了script来达到聚合的效果。 介绍 本次使用了3亿量的数据进行测试,效果还是蛮差的。这里先将一下使用方式。 lang代表使用的脚本方式 params需要脚本传递的参数 inline脚本字符串 (新版本请使用source) GET _search { &quot;qu...
返回空 Buckets
<em>date_histogram</em> (和 histogram 一样)默认只会返回文档数目非零的 buckets。
47_ElasticSearch cardinality去重算法以及每月销售品牌数量统计
47_ElasticSearch cardinality去重算法以及每月销售品牌数量统计更多干货分布式实战(干货)spring cloud 实战(干货)mybatis 实战(干货)spring boot 实战(干货)React 入门实战(干货)构建中小型互联网企业架构(干货)python 学习持续更新ElasticSearch 笔记一、需求每月销售品牌数量统计类似与对品牌进行 count(dist...
43_ElasticSearch bucket filter:统计牌品最近一个月的平均价格
ElasticSearch bucket filter:统计牌品最近一个月的平均价格更多干货分布式实战(干货)spring cloud 实战(干货)mybatis 实战(干货)spring boot 实战(干货)React 入门实战(干货)构建中小型互联网企业架构(干货)python 学习持续更新ElasticSearch 笔记一、需求说明统计牌品:最近一个月的平均价格、最近三个月的平均价格、最近...
elasticsearch中doc_count为0,脚本失效?
<em>elasticsearch</em> script失效
实时搜索引擎Elasticsearch(4)——Aggregations (聚合)API的使用
本篇将介绍ES提供的聚合API的使用。ES提供的聚合功能可以用来进行简单的数据分析。本文仍然以上一篇提供的数据为例来讲解。
Elasticsearch聚合
Elasticsearch聚合操作
ES 按照每隔几分钟,几小时,几天统计折线图
公司应用es有一段时间,今天接触了一个相对复杂的业务,针对每隔几分钟,几小时,几天进行统计折线图,具体逻辑如下图:         如图,系统必须要支持查询,每小时(每隔10分钟),每日(每隔4小时统计),每周(每隔1日),每月(每隔5日)进行统计,找到最大值显示到折线图上。         首先4张图像使用term聚合,每张图像上有两条线,表示cpu和内存,也属于term聚合方式,整
Elasticsearch 桶平均值聚合
桶平均值聚合(avg bucket aggregation) 翻译源: https://www.elastic.co/guide/en/<em>elasticsearch</em>/reference/current/search-aggregations-pipeline-avg-bucket-aggregation.html
elasticsearch 模板 时间戳 配置
应用场景:logstash推上了时间戳类型,es无法直接识别 解决方法: 在模板上配置properties的时候指定字段的类型和格式 "time": { "format": "epoch_second", "type": "date" } 配置其他日期格式同理 "@timestamp"
区间合并问题 Merge Interval
题目描述Given a collection of <em>interval</em>s, merge all overlapping <em>interval</em>s. For example, Given[1,3],[2,6],[8,10],[15,18], return[1,6],[8,10],[15,18]. 思路:我们首先要做的就是给区间集排序,由于我们要排序的是个结构体,所以我们要定义自己的comparator...
你必须知道的23个最有用的Elasticseaerch检索技巧
题记本文详细论述了Elasticsearch全文检索、指定字段检索实战技巧,并提供了详尽的源码举例。是不可多得学习&实战资料。0、前言为了讲解不同类型ES检索,我们将要对包含以下类型的文档集合进行检索: 1. title 标题; 2. authors 作者; 3. summary 摘要; 4. release data 发布日期; 5. number of reviews 评论数。
elasticsearch学习总结(三) API的使用范例2
一、事件统计     /**      * 事件统计      * @param param      * @return      */     public List getEventCountList(ReportViewVO param){         //根据索引查询         SearchRequestBuilder requestbuilder
ElasticSearch5.X按时间统计-聚合(五)
按时间统计编辑 (测试数据:http://blog.csdn.net/wwd0501/article/details/78501842)如果搜索是在 Elasticsearch 中使用频率最高的,那么构建按时间统计的 <em>date_histogram</em> 紧随其后。 为什么你会想用 <em>date_histogram</em> 呢? 假设你的数据带时间戳。 无论是什么数据(Apache 事
Elasticsearch java API (18)Aggregations 聚合 Bucket
桶聚合编辑 全球聚合编辑 下面是如何使用 Global Aggregation 与Java API。 准备聚合请求编辑 这里有一个例子关于如何创建聚合的要求:AggregationBuilders .global("agg") .subAggregation(AggregationBuilder
Elasticsearch之Date Histogram聚合
Elasticsearch聚合 之 Date Histogram聚合Elasticsearch的聚合主要分成两大类:metric和bucket。本篇还是来介绍Bucket聚合中的常用聚合——date histogram.参考:官方文档用法Date histogram的用法与histogram差不多,只不过区间上支持了日期的表达式。{ &quot;aggs&quot;:{ &quot;articles_over_time...
es java聚合方法——按时间分组
/** * 按时间分组 时间字段为date类型 */ @Test public void timeAgg(){ String[] includes = {&quot;user&quot;, &quot;message&quot;,&quot;createTime&quot;,&quot;age&quot;}; SearchResponse response = client.prepareSearch(&quot;t...
如何提高ElasticSearch 索引速度
大体是下面这三个点让es比原生的lucene吞吐量下降了不少: 1. 为了数据完整性 ES额外添加了WAL(tanslog) 2. 为了能够并发修改 添加了版本机制 3. 对外提供服务的node节点存在瓶颈 ES的线性扩展<em>问题</em>主要受限于第三点,
echarts遇到的一些问题
1、折线图和后台交互的<em>问题</em>,在js中用ajax去后台调取数据,并根据返回的数据去设置xAxis和series的值。 2、放大缩小的<em>问题</em>。dataZoom:[ { type: 'inside',//如果是slider,会在x轴显示放大缩小的控制栏,而不是用鼠标滚动 xAxisIndex: [0],//用第一个xAxis start: 0,//缩放范围开始 end: 10
ElasticSearch初探之所有初次使用记录(六)聚合Aggregation
简介 1.聚合可以看作是对查询结果的汇总。aggregation的强大在于它能嵌套并实现多级汇总。通常分为四类聚类:metric、bucket、pipeline、matrix 2.bucket和SQL的group by作用类似,常于metric结合使用,bucket是可以嵌套的;metric是对bucket中的一些统计信息;matrix在多字段上进行操作,从请求的文档的字段中提取信息,返回矩阵...
elasticsearch(18) es中一些聚合操作
GET /tvs/sales/_search {   &quot;size&quot;:0,   &quot;aggs&quot;: {     &quot;group_by_color&quot;: {  (指定分组)       &quot;terms&quot;: {         &quot;field&quot;: &quot;color&quot;       },       &quot;aggs&quot;: {         &quot;avg_price&quot;: {  (分组下
将 ELASTICSEARCH 写入速度优化到极限
转自:https://www.easyice.cn/archives/207目录 [隐藏]translog flush 间隔调整索引刷新间隔调整: refresh_<em>interval</em>refresh_<em>interval</em>segment mergeIndexing Bufferbulk 线程池和队列大小磁盘间的任务均衡节点间的任务均衡索引过程调整和优化自动生成 doc ID调整字段 Mappings调整_s...
ElasticSearch之Java Api聚合分组实战
转自:http://qindongliang.iteye.com/blog/2289590#rd 最近有个日志收集监控的项目采用的技术栈是ELK+JAVA+Spring,客户端语言使用的是Java,以后有机会的话可以试一下JavaScript+Nodejs的方式,非常轻量级的组合,只不过不太适合服务化的工程,Kibana充当可视化层,功能虽然非常强大和灵活,但是需要业务人员懂Lucene的查询语
elasticsearch对long类型的时间字段date_histogram,extended_bounds,min无效?
我需要对一批数据,根据时间做聚合统计,然后看图,我的oper_time当时传入的时候用的long类型,做聚合没用了? 下面几个<em>问题</em>,会哪个就帮忙解答下吧。 1.<em>date_histogram</em>是否可以对l
elasticsearch聚合系列之histogram
histogram与terms聚合类似,都是数据分组,区别是terms是按照field的值分组,而histogram可以按照指定的间隔对field进行分组 解释一波 1、对age进行间隔为10的分组,分组内对age进行avg计算 2、<em>interval</em>:设置间隔 3、min_doc_count:设置阈值,最小doc_count数,即组内doc_count的值。6.2.4系列不能小于0 4、...
Elasticsearch的学习以及其JAVA API的使用
此文章主要整理Elasticsearch的实际使用中遇到的一些搜索技巧以及JAVA API的调用方法。后续会不断地补充。 目录 简单搜索 Match All Query Term Query Match Query Boolean Phrase和Phrase_prefix MultiMatch Query Wildcard Query Query String Query...
Elasticsearch 遇到的问题汇总
前段时间一直在研究ES(Elasticsearch简称)集群,故难免会遇到一些<em>问题</em>,现就遇到的<em>问题</em>做下深入的分析和总结。在分析之前我们先对ES集群中涉及到的关键名词进行了解。 一 ES集群比较重要名词解释    1)shards      shards指的是索引分片的大小,一个大的索引被分为若干个分片后,存储于不同的节点上以构成分布式搜索。分片不一定是越多越好,分片数量要按自己的
区间图着色问题(Interval-graph coloring) 调度所有区间
<em>问题</em>:  用很多教室对一组活动进行调度,希望所用的教室数最少。   算法:   对活动时间按开始、结束时间排序(2n个元素)。   建立2个list,第一个list放已使用过的教教室,记做BusyList ,第二个list放未使用的教室FreeList ,     对某个时间t, 1. 如果t是某活动 i 的开始时间,在未使用的教室FreeList 中选择教室给 i ,然后把该教室加 入到已使用...
Elasticsearch使用过程中的问题总结
1、es脑裂<em>问题</em>由于某些节点的失效,部分节点的网络连接会断开,并形成一个与原集群一样名字的集群,这种情况成为集群脑裂(split-brain)现象。这个<em>问题</em>非常危险,因为两个新形成的集群会同时索引和修改集群的数据。正常情况下,集群中的所有的节点,应该对集群中master的选择是一致的,这样获得的状态信息也应该是一致的,不一致的状态信息,说明不同的节点对master节点的选择出现了异常——也就是所谓的
elasticsearch问题总结
<em>问题</em>1:修改<em>elasticsearch</em>配置文件<em>elasticsearch</em>.yml容易出现的<em>问题</em> 启动报错:   解决:修改es配置文件的时候,因为没有在“:”号后面留空格  这里也不能有空格:   启动成功:   登陆:http://sparkproject2:9200/_plugin/...
Elasticsearch-对并发冲突的解决(乐观锁、悲观锁)
<em>elasticsearch</em>乐观锁与悲观锁
elasticsearch聚合统计出现次数
public void getResult() { String beanName = "ppcOnlineEs"; int size = 1000000; EsIndexClientBean esIndexClientBean = (EsIndexClientBean) context.getBean(beanName); Tran
Elasticsearch 时间分组聚合查询
正常业务逻辑中,会出现大量的数据统计,比如说分组聚合查询,根据天进行数据的统计,记录下es分组聚合查询 { &quot;size&quot;: 0, &quot;aggs&quot;: { &quot;groupDate&quot;: { &quot;<em>date_histogram</em>&quot;: { &quot;field&quot;: &quot;create_date&quot;, &quot;<em>interval</em>&quot;: &quot;d
elasticsearch时间柱状图聚合java实现
需求:统计每天有多少条数据,以及某字段的平均值。 1. 使用DateHistogramAggregationBuilder按天统计,再嵌入aggs取平均值。 如果要对结果进行排序,在 AggregationBuilders 加上 .order(Histogram.Order.COUNT_DESC) AvgAggregationBuilder avgAggregationBuild...
Elasticsearch aggs terms日期类型字段,如何按日期部分聚合
{ "size": 0, "aggs" : { "genders" : { "terms" : { "field" : "CreateTime"} } } } 这里的CreateTime是一个date
ElasticSearch6.2.4(17)——时间数据处理(date histogram)
时间数据处理(Looking at Time)   如果在ES中,搜索是最常见的行为,那么创建日期柱状图(Date Histogram)肯定是第二常见的。为什么要使用日期柱状图呢? 想象在你的数据中有一个时间戳。数据是什么不重要-Apache日志事件,股票交易日期,棒球比赛时间-任何拥有时间戳的数据都能通过日期柱状图受益。当你有时间戳时,你经常会想创建基于时间的指标信息: 今年的每个月...
关于elasticsearch的一些问题总结
1.什么是<em>elasticsearch</em>?    ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。-----百度百科2.为什么会...
ES:结果震荡问题
ES:结果震荡<em>问题</em>: preference(偏爱) https://www.elastic.co/guide/en/<em>elasticsearch</em>/reference/2.3/search-request-preference.html#search-request-preference
ElasticSearch6.X版本Java Api中文详解(二)之Index Api解析
Inde API允许将类型化JSON文档索引到特定索引中,并使其可搜索。生成JSON文档有几种不同的方法:1.手动(也就是自己使用)使用本机字节[]或作为字符串。2.使用将自动转换为其JSON等效的映射。3.使用第三方库序列化您的bean,如Jackson。4.使用内置的助手XContentFactory.jsonBuilder()在内部,每个类型转换为byte[](因此一个字符串被转换为一个字节...
干货 | Elasticsearch Reindex性能提升10倍+实战
1、reindex的速率极慢,是否有办法改善? 以下<em>问题</em>来自社区:https://<em>elasticsearch</em>.cn/question/3782 <em>问题</em>1:reindex和snapshot的速率极慢,是否有办法改善? reindex和snapshot的速率比用filebeat或者kafka到es的写入速率慢好几个数量级(集群写入性能不存在瓶颈),reindex/snapshot的时候CPU还...
面试小结之Elasticsearch篇
Elasticsearch是如何实现Master选举的? Elasticsearch的选主是ZenDiscovery模块负责的,主要包含Ping(节点之间通过这个RPC来发现彼此)和Unicast(单播模块包含一个主机列表以控制哪些节点需要ping通)这两部分;对所有可以成为master的节点(node.master: true)根据nodeId字典排序,每次选举每个节点都把自己所知道节点排
ElasticSearch2.3.4之Java Api调用例子
ElasticSearch2.3.4 序号 覆盖功能例子 1 客户端链接初始化 2 filte无评分查询用法 3 query有评分查询用法 4 单字段分组用法 5 多字段分组用法 6 读取有索引无存储数据的用法 7 设置指定字段返回 代码如下: package com.c
Elasticsearch调优设置
Elasticsearch默认是提供了一个非常简单的即开即用体验。用户无需修改什么配置就可以直接使用全文检索、结果高亮、聚合、索引功能。 但是想在项目中使用高性能的Elasticsearch,有几方面优化方法最好掌握。 本文就是为了引导如何优化。 常规建议 不要一次返回太大量的搜索结果集 Elasticsearch设计作为一个搜索引擎,非常擅长返回匹配的查询结果。但是
elasticsearch中聚合后,统计桶的个数
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elasticsearch mysql增量同步时区问题解决
<em>问题</em>描述:logstash在同步mysql数据到<em>elasticsearch</em>上时,跟踪的column是时间变量,因为mysql 用的时区是东八区时间,而经过logstash到es上全部会转成是零时区时间,记录的:sql_last_value 时间也可能会产生时间差,造成时间对不上,无法正常增量同步。分析: 1、在同步数据时要实现增量同步,会需要配置use_column_value => true
Elasticsearch集群中JVM问题的应对之策
Elasticsearch集群中JVM<em>问题</em>的应对之策 Elasticsearch集群中JVM<em>问题</em>的应对之策
ElasticSearch多shard场景相关度打分不准确问题
如果一个Index有多个shard的话,那么搜索的结果可能不太准确。 比如我们在某一个shard中,有很多个document,假设有20个文档的record.desc中包含Premium,当搜索Premium的请求到达这个shard的时候,会利用TF/IDF计算相关度算法: TF: Term Frequency的缩写,表示该term在当前document出现的频率 IDF: Inverse
ElasticSearch教程——并发问题与锁机制
ElasticSearch汇总请查看:ElasticSearch教程——汇总篇 并发冲突 举个例子,比如在电商的场景下,假设我们有个程序,其工作流程为: 1.读取商品信息(包含库存,以牙膏为例); 2.用户下单购买; 3.更新商品库存(库存减一); 如果该程序是多线程的,那么总有一个线程是先得到的,假设我们牙膏库存一开始有100件,此时线程A先得到线程将牙膏的库存设置为99件,然后线程...
Elasticsearch 避免脑裂问题
      脑裂<em>问题</em>:所谓脑裂<em>问题</em>,就是同一个集群中的不同节点对于集群的状态有了不一样的理解(引起理解不一样有节点之间网络断开等很多很多原因),脑裂<em>问题</em>是分布式集群环境中必然会遇到的<em>问题</em>,会引起集群中有多个主节点。       在 <em>elasticsearch</em> 集群如何避免脑裂<em>问题</em>: (1):修改集群中每个节点的配置文件(<em>elasticsearch</em>.yml)参数 discovery.zen.mi...
elasticsearch遇到的一些问题
1,logstash向es里面导入mysql数据,表字段名称驼峰式自动变成了小写    我是使用logstash同步mysql数据的,因为在jdbc.conf里面没有添加 lowercase_column_names =&amp;gt; &quot;false&quot;  这个属性,logstash默认把查询结果的列名改为了小写,同步进了es,所以就导致es里面看到的字段名称全是小写。...
elasticSearch之版本冲突处理
当你使用索引API来更新一个文档时,我们先看到了原始文档,然后修改它,最后一次性地将整个新文档进行再次索引处理。Elasticsearch会根据请求发出的顺序来选择出最新的一个文档进行保存。但是,如果在你修改文档的同时其他人也发出了指令,那么他们的修改将会丢失。 很长时间以来,这其实都不是什么大<em>问题</em>。或许我们的主要数据还是存储在一个关系数据库中,而我们只是将为了可以搜索,才将这些数据拷贝到Ela
ES实时刷新与n秒刷新,压测性能耗损情况
ES压测 机器配置: CPU:4核     内存:8G 一、10万数据 1、50个线程(实时刷新,设置方法参考:http://blog.csdn.net/wwd0501/article/details/78316581) ①创建索引后,默认1s更新 耗时:131437ms(2分钟多)  丢索引情况:无丢失 CPU情况:100%左右 内存使用情况:30%左右 异常情况:无 ②
ElasticSearch教程——Search相关、deep paging问题及解决方案
ElasticSearch汇总请查看:ElasticSearch教程——汇总篇   搜索所有索引 GET /_search 返回结果 { &quot;took&quot;: 6, &quot;timed_out&quot;: false, &quot;_shards&quot;: { &quot;total&quot;: 16, &quot;successful&quot;: 16, &quot;skipped&quot;: 0, &quot;fai
[日志处理工作之七]Elasticsearch集群脑裂现象与保证可靠性的配置
昨天在导入数据的时候,数据量不是很大,八十几万个event,导入的过程中Kafka lag不断上升,<em>elasticsearch</em>开始无响应,master与slave断掉连接,重启后无法自动发现。查资料后得知这是<em>elasticsearch</em>的脑裂现象,这篇博客 http://m.blog.csdn.net/blog/huwei2003/47004745 提供了处理方案,按照他的说法,处理方式如下:
Spring Boot 2.1.X整合最新版本Elasticsearch的相关问题
Spring boot 2.1.X整合Elasticsearch最新版的一处<em>问题</em> 新版本的Spring boot 2的spring-boot-starter-data-<em>elasticsearch</em>中支持的Elasticsearch版本是2.X,但Elasticsearch实际上已经发展到6.5.X版本了,为了更好的使用Elasticsearch的新特性,所以弃用了spring-boot-starte...
Elasticsearch在互联网应用中遇到的问题汇总
夜行侠老师录制的Elasticsearch在互联网应用中遇到的<em>问题</em>汇总 由大象分享网出版: 夜行侠课程集合: 第1集es的<em>问题</em>汇总 第2集es的权限控制插件编写 第3集es的权限控制插件运行 第4集搜索的精准性控制 第5集解决搜索中英文数字混合 第6集搜索中in查询和正则查询 - 副本 第7集安装<em>问题</em> 第8集es源码内部是如何做到插件化扩展 第9集统计时展示不全 第10集搜
如何尽量避免Elasticsearch脑裂问题
今天碰到个<em>问题</em>,8个结点的ES集群老是启动失败,检查发现居然形成多个小集群,也就是说,出现了多个master结点。 折腾半天,发现调整如下两个参数有效: discovery.zen.ping_timeout(默认3秒):         默认情况下,一个节点会认为,如果master节点在3秒之内没有应答,那么这个节点就是死掉了,而增加这个值,会增加节点等待响应的时间,从一定
Elasticsearch面试题系列
1.query是怎么分发到每个节点的? 2.Elasticsearch使用上的优化有哪些? 3.怎么避免脑裂? 4.query和filter的区别? 5.Elasticsearch的缺点有哪些?你觉得可以在哪些地方进行改进? 6.Lucene加快查询的机制有哪些? 7.如何使用Lucene构建分布式索引? 8.说一下master节点选举算法 9.El...
分库深度翻页问题&Elasticsearch的解决方式
主要内容 o一 业界难题-跨库分页需求 o二 解决方案 o三 <em>elasticsearch</em>采用的解决方案&amp;amp;源码解析 o四 由分页<em>问题</em>引发对es性能的思考 一 业界难题-跨库分页需求 1.1分页查询的业务需求&amp;amp;常用的解决方式 互联网分页拉取获取数据的需求: (1)微信消息过多时,拉取第N页消息 (2)京东下单过多时,拉取第N页订单 (3)浏览58同城,查看第N页帖子...
ElasticSearch基础杂烩-配置-索引-优化
ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源,分布式,RESTful搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。支持通过HTTP使用JSON进行数据索引。    官方站点:http://www.<em>elasticsearch</em>.com/  中文站点:http://es-cn.medcl.net/      1.安装    必须先安装Java环
ElasticSearch 知识点整理
1:es介绍          Elasticsearch是一个基于Lucene的实时的分布式搜索和分析引擎。设计用于云计算中,          能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。基于RESTful接口。          普通请求是...get?a=1          rest请求....get/a/1 2:全文搜索的工具有哪些          Luce
elasticsearch集群生产环境问题及解决
1、oom错误            集群运行了一段时间后,就出现了oom错误,甚至有的节点的内存都被占满,服务器都无法登陆。           原因:默认情况下<em>elasticsearch</em>对字段数据缓存是没有限制的,会一直占用内存,直到内存用完           解决方法:1、设置es的缓存类型为Soft Reference,在配置文件中增加 index.cache.field.ty
elasticsearch使用中遇到的问题(二)
1、在实际需求中需要同一个字段实现精确和模糊检索,而且需要对检索的关键字不进行分词的搜索,如(子龙)这个关键词,不能拆分成子和龙这两个关键字,要以一个整体去检索,检索的结果必须是 子龙  或者  *子龙 或者  子龙* 或者  *子龙* 这样需要设置同一个字段具有多个属性,而且要自定检索期分词器和索引器的分词器 此处指定 search_analyzer :以空格分词
elastic按小时统计当天数据
要实现这样一个功能 select count(1),小时 from user where createDate=今天 group by 每小时 原本以为很简单的一个聚合很容易找到相关资料,没想到花了好几个小时 首先建一个测试的index和type,分别为ksearch_test和user, 建立mapping http://ip:port/ksearch_test/user/_mappi
关于elasticsearch搜索不精确问题
今天有个同事在使用<em>elasticsearch</em>搜索“李四”的时候,跟我说搜索不准切,为什么在username字段里出现“李四君”的排前面,而“李四”的排在后面呢,我也觉得奇怪,按照lucene的评分公式,的确应该是“李四”评分最高。         后来使用<em>elasticsearch</em>的explain功能对每个hit评分的详细情况进行分析,结果发现,“李四君”所在hit的maxDocs=6,而其他的
elasticsearch 深分页问题以及解决方法
<em>elasticsearch</em> 深分页<em>问题</em>以及解决方法 本文主要参考: 1、https://www.elastic.co/guide/en/<em>elasticsearch</em>/reference/current/search-request-scroll.html 2、《Elasticsearch权威指南》 好,下面上货。 首先介绍一下,什么是深分页<em>问题</em>。 当使用elasticse
ES refresh调大及查询不到的解决
TODO
Elasticsearch聚合查询案例分享
Elasticsearch聚合查询案例分享 [size=medium][b]1.案例介绍[/b][/size] 统计特定时间范围内每个应用的总访问量、访问成功数、访问失败数,每个应用请求响应时间分段统计(1秒内,1-3秒,3-5秒,5秒以上 [size=medium][b]2.准备工作[/b][/size] 参考文档《[url=https://my.oschina.net/bb...
第七篇 elasticsearch如何解决并发冲突问题
1. 乐观锁和悲观锁两种并发控制方案数据库管理系统(DBMS)中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性。乐观并发控制(乐观锁)和悲观并发控制(悲观锁)是并发控制主要采用的技术手段。 不要把他们和数据中提供的锁机制(行锁、表锁、排他锁、共享锁)混为一谈。其实,在DBMS中,悲观锁正是利用数据库本身提供的锁机制来实现的。1.1 悲观锁 如
断电或重启集群elasticsearch,你所需要做的事!
正如我们在 水平扩容 讨论过, Elasticsearch 将自动在可用节点间进行分片均衡,包括新节点的加入和现有节点的离线。理论上来说,这个是理想的行为,我们想要提拔副本分片来尽快恢复丢失的主分片。 我们同时也希望保证资源在整个集群的均衡,用以避免热点。
Elasticsearch集群的脑裂问题
所谓脑裂<em>问题</em>(类似于精神分裂),就是同一个集群中的不同节点,对于集群的状态有了bu
Elasticsearch 常见问题汇总
Elasticsearch 常见<em>问题</em>汇总max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]解决办法: 1. 修改配置sysctl.conf$ sudo vi /etc/sysctl.conf 添加如下配置: vm.max_map_count=655360 执行命令:
Elasticsearch更新重复提交和版本控制(并发问题
1.乐观锁 Elasticsearch 使用这个 _version 号来确保变更以正确顺序得到执行。如果旧版本的文档在新版本之后到达,它可以被简单的忽略。 我们可以利用 _version 号来确保 应用中相互冲突的变更不会导致数据丢失。我们通过指定想要修改文档的 version 号来达到这个目的。 如果该版本不是当前版本号,我们的请求将会失败。 (1)Java代码控制使用upsert()方法 cl...
Elasticsearch Java API 的使用(14)—优化索引创建之setting设置、写入优化
创建索引优化 一、索引刷新间隔调整:refresh_<em>interval</em> 默认情况下索引的refresh_<em>interval</em>为1秒,这意味着数据写1秒后就可以被搜索到,每次索引的 refresh 会产生一个新的 lucene 段,这会导致频繁的 segment merge 行为,如果你不需要这么高的搜索实时性,应该降低索引refresh 周期(即你可能想优化索引速度而不是近实时搜索, 可以通过设...
Elasticsearch面试常见问题
原文:https://www.cnblogs.com/luckcs/articles/7052932.html Elasticsearch是如何实现Master选举的? Elasticsearch的选主是ZenDiscovery模块负责的,主要包含Ping(节点之间通过这个RPC来发现彼此)和Unicast(单播模块包含一个主机列表以控制哪些节点需要ping通)这两部分;对所有可以成为
Elastic search的日期问题
Elastic search的日期<em>问题</em>使用过elastic search的程序员们大概都会遇到一个比较蛋疼的<em>问题</em>: 日期存放在elastic search,究竟是格式化为字符串存储比较好,还是直接使用es的默认日期类型比较好,还是转化为unix时间戳比较好呢?无论我们以何种日期存放,elastic search的底层存放的还是时间戳,时间戳存储起来还是比较方便的。对于我们的直观感受和搜索而言呢,时
[Elasticsearch] 聚合的测试数据
本章翻译自Elasticsearch官方指南的Aggregation Test-Drive一章。 聚合的测试数据(Aggregation Test-Drive) 我们将学习各种聚合以及它们的语法,但是最好的学习方法还是通过例子。一旦你了解了如何思考聚合以及如何对它们进行合适的嵌套,那么语法本身是不难的。 让我们从一个例子开始。我们会建立一个也许对汽车交易商有所用处
ElasticSearch里面关于日期的存储方式,解决差8个小时
在ElasticSearch里面最常用的就是时间字段了,经常会在群里看到一些小伙伴提出有关时间的<em>问题</em>,为什么es查询的时间跟我实际看到的时间差8个小时呢。如果我们了解了ElasticSearch底层的时间存储方式就会比较容易的理解这个<em>问题</em>。 下面散仙先普及下时区的知识,想必大家也不陌生学过地理的同学都知道全球有24个时区每个时区的跨度是经度15度, 相较于两地时间表,可以显示世界各时区时间和地名的...
Elasticsearch笔记八之脑裂
<em>elasticsearch</em>集群脑裂<em>问题</em>
人事管理系统下载
自己做的人事管理系统,用MFC 6.0和sql2000 做的 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/ccd1230102/319497?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ccd1230102/319497?utm_source=bbsseo[/url]
SpringMVC+ibatis+velocity整合例子下载
SpringMVC+ibatis+velocity整合例子,虽然比较简单。可以为没有配置好的同学作为参考。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/girlscoffee/1152718?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/girlscoffee/1152718?utm_source=bbsseo[/url]
云计算安全与可信计算论坛—构建可信赖的云计算平台—陈恺下载
微软公司可信赖计算部安全技术政策总监陈恺在题为《构建可信赖的云计算平台》的演讲中,特别提到IT技术,如移动、应用、大数据、云计算等发展带来了安全方面的巨大挑战和机遇。尤其在信任方面,“如何保护数据,谁能访问数据,数据在哪里,如何证明你所承诺的”一直是用户所关注的。为此,微软提供了可信(核心安全、隐私保护、合规及可靠性承诺),开放和灵活(跨平台一致体验、随时随地处理所有数据、可扩展的应用开发、灵活的基础设施)的安全服务。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/happytofly/8830803?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/happytofly/8830803?utm_source=bbsseo[/url]
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