elasticsearch 主动触发段合并

最新推荐文章于 2025-09-07 01:49:01 发布

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#elasticsearch

本文介绍如何使用Elasticsearch的_force_merge API来强制合并索引段，包括清除已删除文档和指定最大段数的方法。

POST /news1/_forcemerge?only_expunge_deletes=true

OR强制和平指定段数

POST /news1/_forcemerge?max_num_segments=1

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【Elasticsearch】索引强制合并缓存 refresh flush 等操作

九师兄

10-13

1343

1.概述 1.1 索引强制合并强制合并的功能为强制合并一个或多个索引，目的是通过索引合并达到减少段的数量，通过POST方法执行_forcemerge API。强制合并请求在没有执行完成之前，请求会一直被阻塞，直到执行完成才会返回，如果期间该HTTP请求由于网络或者其它原因被断开，合并请求将继续在后台执行，直到完成或发生异常结束。如果已经有强制合并正在执行，后续发起的强制合并请求将被会阻塞，直到当前正在执行的合并请求执行完后才执行。强制合并应该只针对只读索引执行，因为针对可写的索引执行强制合并，可能会.

【Elasticsearch】elasticsearch 段 segment 段合并

九师兄

10-09

1269

每个分片包含多个segment（段），每一个segment都是一个倒排索引、在查询的时，会把所有的segment查询结果汇总归并后最为最终的分片查询结果返回。在创建索引的时候，ES会把文档信息写到内存bugffer中（为了安全，也一起写到translog），定时（可配置）把数据写到segment缓存小文件中，然后刷新查询，使刚写入的segment可查。虽然写入的segment可查询，但是还没有持久化到磁盘上。这句话重点是segment是内存的。因此，还是会存在丢失的可能性的。

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elasticsearch 段合并实操，带图

Angus

07-22

2131

在学习es的优化方案，很多文章提到进行段合并，会提升查询的性能。还参考了官网，但是我觉得并不全对。我的数据是8亿，带一个副本，大概是4T。集群是三台机器500G的内存，SSD固态硬盘，三个master节点，六个数据节点，职责分离。堆内存分配的31G；分配的分片数是两百，通过在kibana上执行这个命令:来进行段合并。 POST index/_forcemerge?max_num_segments=1 以下的截图：是我在进行段合并的时候，对我的集群状态进行一个截图，包含...

elasticsearch-段合并

gongpulin的博客

12-10

4850

段合并编辑由于自动刷新流程每秒会创建一个新的段，这样会导致短时间内的段数量暴增。而段数目太多会带来较大的麻烦。每一个段都会消耗文件句柄、内存和cpu运行周期。更重要的是，每个搜索请求都必须轮流检查每个段；所以段越多，搜索也就越慢。 Elasticsearch通过在后台进行段合并来解决这个问题。小的段被合并到大的段，然后这些大的段再被合并到更大的段。段合并的

elasticsearch中forcemerge清除文件占用的磁盘空间

tiancityycf的专栏

04-15

5796

参考：https://www.phpmianshi.com/?id=242 背景最近发现es占用的磁盘存储大小一直在增加，本来1mb的东西，隔了1-2天达到100mb多，如下分析 elasticsearch是建立在Apache Lucene基础上的实时分布式搜索引擎，Lucene为了提高搜索的实时性，采用不可再修改（immutable）方式将文档存储在一个个segment中。也就是说，一个segment在写入到存储系统之后，将不可以再修改。那么Lucene是如何从一个segment中...

深耕ElasticSearch - 近实时搜索/持久化变更/段合并

你今天真好看呀

12-04

816

如图，新增的文档被收集到内存缓冲区，随后解析这个文档追加到倒排索引的单词词典和倒排项中，随着加入的文档越来越多，最初分配的内存缓冲区被用完，就会将内存缓冲区的内容写入磁盘的段中，此时文档便可被检索了，因此一个新的文档从索引到可被搜索的时间取决于该文档多久能从内存中写入到磁盘中，当文档被写入磁盘就可被检索了。随着按段搜索的发展，一个新的文档从索引到可被搜索的时间延迟显著降低了，新文档在几分钟之内即可被检索，但这样还是不够快。那怎样才能更快呢？可不可以把内存缓冲区大小设置的小一点，这样一个新的文档从索引到

【ES实战】_forcemerge API 使用说明

有问题的请私信或关注v【技术印记】留言

02-17

7841

_forcemerge API 使用说明

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流水账

12-02

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ElasticSearch之Force merge API

干货满满丨万字超全 ElasticSearch 监控指南

weixin_39009745的博客

03-19

1584

推荐收藏，带你全面了解 ES 监控

深入探究大数据领域Elasticsearch的缓存机制

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AI架构全栈开发实战笔记

09-07

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在大数据时代，Elasticsearch（简称ES）已成为日志分析、全文检索、监控告警等场景的首选引擎。随着数据规模爆炸式增长（从TB到PB级）和查询复杂度提升（多维度聚合、嵌套查询），性能瓶颈逐渐显现——。缓存机制作为ES性能优化的"隐形引擎"，通过减少重复计算和磁盘IO，直接决定了系统的响应速度和吞吐量。然而，多数开发者对ES缓存的理解停留在"知道有缓存但不懂原理"的层面：为什么明明启用了缓存，查询还是慢？Field Data Cache为何频繁导致OOM？

深入理解Elasticsearch分片

qq_35939417的博客

12-29

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了解分片的基本原理，对Elasticsearch性能调优有帮助。

Elasticsearch深度攻略：核心概念与实践应用

邓邓子的博客

09-27

1891

Elasticsearch（简称ES）是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎，它提供了一个分布式、RESTful的搜索和分析引擎，适用于处理大量的数据。Elasticsearch以其高性能、可扩展性和易于使用而著称，被广泛应用于全文搜索、日志分析、实时监控等领域。（1）全文搜索Elasticsearch的核心功能之一是全文搜索。全文搜索是指对文本数据进行索引，并能够根据用户的查询需求快速返回匹配的结果。它支持复杂的查询语法，包括布尔运算、模糊匹配、短语搜索等，使得用户能够轻松地检索到相关信息。

ElasticSearch删除数据后释放磁盘空间

skullxin19的博客

06-22

7109

问题：公司es 几百万数据量，删到只剩30万数据量，数据磁盘并没有变少多少。经过查询才知道删除文档并没有真正删除，仅作了删除标记，从而不能再被搜索到。要想释放磁盘的空间，要使用forcemerge命令合并段减少分片中段数量、删除冗余数据。 1、优化所有索引： POST http://localhost:9200/_forcemerge?only_expunge_deletes=true 2、优化单个索引： POST http://localhost:9200/索引名/_forcemerge?o.

es强制段合并实验

大叶子不小的博客

06-29

1628

由于集群的磁盘空间限制，我们删除了超过10亿的数据，但是发现删除后，磁盘的可使用空间并有快速上升。当发生merge时，才会物理意义上的删除。所以默认情况下的，强制合并能大幅度降低磁盘占用率，deleted占比越高，降低的占用率幅度就越大。耗时约1.1天后，合并完成，磁盘使用由40TB降至22TB，释放了18TB空间。强制合并会导致>=5GB的段，不太清楚一个段的大小达到100GB后，会导致什么结果。进行控制，默认是10.0，代表如果一个分片deleted/total超过10%，则会对该分片进行合并操作。

ES索引优化方案

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es索引优化

elasticsearch彻底删除文件命令行操作

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单纯的用查询操作只会删除表单信息，并不会真正的在磁盘中删除，如果要删除的话，还得是强制合并。 curl -XPOST -u elastic:changeme ‘http://localhost:9200/_forcemerge?only_expunge_deletes=true’ 如果只是单独合并某个索引: curl -XPOST -u elastic:changeme ‘http://localhost:9200/logstash-2021.09.15-000001/_forcemerge?only_ex

ElasticSearch 强行_forcemerge?max_num_segments=1

咖啡如同生活的专栏

06-23

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使用这个地址可以查看索引的seg的数量情况： http://localhost:9200/_cat/indices/s=segmentsCount:desc&v&h=index,segmentsCount,segmentsMemory,memoryTotal,mergesCurrent,mergesCurrentDocs,storeSize,p,r 本人用了一个大小是 55G的索引进行了： curl -X POST 'http://localhost:9200/comment2/_force

释放Elasticsearch存储空间

neweastsun的专栏

02-27

3520

Elasticsearch删除文档并没有真正删除，仅作了删除标记，从而不能再被搜索到。为了回收磁盘空间，需要_forcemergeAPI进行清理和优化。 Force Merge API 为了理解Force Merge API，我们需要大概了解Elasticsearch的底层架构Lucene。当往索引中插入文档时，文档被映射到一个或多个分片。每个分片有多个段组成，段可理解为针对特定数据集进行处理的迷你索引。Force Merge API通过合并段减少分片中段数量、删除冗余数据，优化Elasticsearch索

elasticsearch持久化

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### Elasticsearch 数据持久化配置方法 #### 1. 使用 Docker 容器实现数据持久化通过 Docker 部署 Elasticsearch 并将其数据持久化到主机上的指定路径是一种常见的方式。可以通过 `-v` 参数将本地目录挂载至容器内...