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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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】elasticsearch 段 segment 段合并

九师兄

10-09

1287

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。

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

九师兄

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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.

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elasticsearch-段合并

gongpulin的博客

12-10

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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 段合并实操，带图

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07-22

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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...

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12-04

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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.

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

ES & Lucene 段合并相关参数

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Master节点并不知道主分片节点位于哪里，它只能向所有节点上的所有Shard去询问你的website下标是不是0，那么这个询问的请求量就等于节点数 * Shard数，如果你的规模非常庞大，那么这个将会很耗时，这个时候可能会获取到多份下标为0的请求响应，5.X版本之后主分片的选举是根据一个List，在这个集合中的分片都是元信息最新的分片数据。其实他是分了2个步骤做这件事，先选出ID最大的主节点，然后再从元信息最新的节点将元信息数据复制到选举出来的主节点。

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写入数据时,会首先写入到内存缓冲区,并记录相关translog。内存缓冲区的数据会在index.refresh_interval时间后,自动写入segment中。过多的segment会触发merge操作,目的旨在整理segment,防止segment过多影响搜索效率。而flush操作会将segment们落入到磁盘当中,并同时记录提交点，删除旧的translog释放空间；当然，es提供了手动的refresh操作，手动的flush操作，手动的强制merge操作；

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