一、elasticsearch怎么读中文?elastic search英式读音:[ɪ‘læstɪk sɜ:tʃ] 美式读音:[ɪ‘læstɪk sɜ:rtʃ]中文谐音:伊 莱斯忒克 瑟儿吃中文翻译:搜索引擎解决方案二、elasticsearch collapse原理?一、Elasticsearch概述Elasticsearch...
elastic search英式读音:[ɪ'læstɪk sɜ:tʃ] 美式读音:[ɪ'læstɪk sɜ:rtʃ]中文谐音:伊 莱斯忒克 瑟儿吃中文翻译:搜索引擎解决方案
一、Elasticsearch概述
Elasticsearch 是一个基于Lucene的分布式搜索引擎。
搜索引擎三大过程:爬取内容、进行分词、建立反向索引。
二、Elasticsearch如何快速索引:倒排索引或反向索引
将key映射value,改为value映射key。
倒排索引:即把文件ID对应到关键词的映射转换为关键词到文件ID的映射,每个关键词都对应着一系列的文件,这些文件中都出现这个关键词。
三、总结
1.Elasticsearch 中的索引、类型和文档的概念比较重要,类似于 MySQL 中的数据库、表和行。
2.Elasticsearch 也是 Master-slave 架构,也实现了数据的分片和备份。
3.Elasticsearch 一个典型应用就是 ELK 日志分析系统
用2个Map作为传参,一个是must,一个是should。代码如下:
//创建查询
SearchRequestBuilder srb = client.prepareSearch(INDEX);
srb.setTypes(ASK_TYPE);
srb.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH);
//分页
srb.setFrom((pageNo - 1) * pageSize).setSize(pageSize);
//按时间倒序
SortBuilder sortBuilder = SortBuilders.fieldSort("date").order(SortOrder.DESC);
srb.addAggregation(aggregation);//聚合
srb.addSort(sortBuilder);//排序
/**********************主要看这里 start*********************************/
if(null != mustMap && mustMap.size() > 0){
//创建一个查询
BoolQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
//这里查询的条件用map传递
for(String key : mustMap.keySet()){
queryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery(key,mustMap.get(key)));
}
//这里查询的条件用map传递
for(String key : shouldMap.keySet()){
queryBuilder.should(QueryBuilders.termQuery(key,mustMap.get(key)));
}
//查询
srb.setQuery(queryBuilder);
}
/**********************主要看这里 end*********************************/
//请求
SearchResponse response = srb.get();
//更多看这里:http://www.sojson.com/tag_elasticsearch.html
必须是的。获取源码地址:
https://github.com/elastic/elasticsearch
,切换到要读取的分支即可。答,更新数据,确认密码是否正确,重试
shard是Elasticsearch数据存储的最小单位,index的存储容量为所有shard的存储容量之和。Elasticsearch集群的存储容量则为所有index存储容量之和。
一个shard就对应了一个lucene的library。对于一个shard,Elasticsearch增加了translog的功能,类似于HBase WAL,是数据写入过程中的中间数据,其余的数据都在lucene库中管理的。
所以Elasticsearch索引使用的存储内容主要取决于lucene中的数据存储。
基于lucene的存储结构
Lucene是一个功能强大的搜索库,但是基于Lucene进行开发比较复杂。ElasticSearch是基于lucene开发的搜索引擎,提供了更简单易用的API。
索引实际上是lucene中的概念,一个索引由多个索引段构成,大部分的场景是写一次,读多次。当满足某些条件时,多个索引段会合并成一个更大的索引段。索引段的减少有助于搜索效率的提高(可能是lucene内部原理决定的),但是频繁的段合并会影响性能。
Elasticsearch中的每次刷新都会新创建一个段,新创建的段里面的数据在下一次刷新之前是不会被搜索到的。ES的段合并是在后台进行的。
1.
首先需要找到一个能支持它的服务商,进入首页后点击登录或申请账号。
2.
其次输入想好的名字关键词到框里进行查询。
3.
之后就会得出它的结果状态再确认选取进入下一步。
4.
然后随便选一个dns服务器即可。
5.
接着就是选择自己的模板或者新增一个完善好, 再提交就完成了。
其实限制一个node最高不超过3个shard也没有这必要,我们的做法是按照主机上SSD的数量来定shard的数量,因为这个时候每个shard实际上会落到一个硬盘上去。
至于数据存储的问题,首先要考虑业务,再确定shard和index的策略:
一般涉及到日志类的数据存储,应该按照日期来分index,这样查新的时候直接查最近写入的index就可以了,旧的index数据也可以定期删除或是转移到SATA盘里面去;
只用一个index也有好处,管理方便,但是需要提前考虑好数据的增长速度;
shard多了其实会更加浪费资源,但是一个shard太大了对恢复和迁移也是个问题,这种优化其实官方也没啥好的说法,总之一切看自己的实际情况,慢慢测试了。
美国开发的。
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。
官方客户端在Java、.NET(C#)、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr,也是基于Lucene。
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