Elasticsearch 顶尖高手(1)

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1.Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性 Elasticsearch是一套分布式的系统,分布式是为了应对大数据量 隐藏了复杂的分布式机制 分片机制,cluster discovery(集群发现机制),shard负载均衡 ,shard副本,请求路由,集群扩容,shard重分配 2.Elasticsearch的垂直扩容与水平扩容 垂直扩容:采购更强大的服务器,成本非常高昂,而且存在瓶颈. 水平扩容:业界经常采用的方案,采购越来越多的普通服务器.性能比较一般,但是很多普通服务器组织

1.query string search GET /ecommerce/product/_search took:耗费了几毫秒 timeout:是否超时 _shards:数据拆成了5个分片,所以对于搜索请求,会打到所有的primary shard(或者是它的某个relica shard也可以) hist.total:查询结果的数量,4个total max_score:score的含义,就是document对于一个search的相关度的匹配分数,越相关,就越匹配,分数也越高 hits.hits:

1.计算每个tag下的商品数量 GET /ecommerce/product/_search { "aggs":{ "group_by_tags":{ "terms":{"field":"tags"} } } } 将文本field的fielddate属性设置为true PUT /ecommerce/_mapping/product { "properties":{ "tags&

1.shard&replica机制再次梳理 index包含多个shard 每个shard都是一个最小工作单元,承载部分数据,lucene实例,完整的建立索引和处理请求的能力 增减节点时,shard会自动在node中负载均衡 primary shard 和 replica shard ,每个document肯定只存在于某一个primary shard 以及其对应的replica shard中,不可能存在于多个Primary shard replica shard是primary shard的副本,

1.图解2个node环境下replica shard是如何分配的 replica shard分配 primary ---> replica同步 读请求:primary/replica 原文地址:https://www.cnblogs.com/Mr-WangYue/p/11519760.html

es,其实是有内置脚本支持的, 可以基于groovy脚本实现各种各样的复杂操作 基于groovy脚本,如何执行partial update 创建数据 PUT /test_index/test_type/11 {   "num":0,   "tags":[] } 1.内置脚本 POST /test_index/test_type/11/_update { "script":"cts._source.num+=1" } 2.外部脚