我只是个小学生 能力有限 一直抱着学习的态度

P1有两个R1和R1的副分片P0有两个R0和R0的副分片es写是在分片上，而不是节点上 ，先写在主分片，主分片在同步给副分片，因为主分片可以分布在不同的节点上，所以当集群只有一个master节点的情况下，即使流量的增加它也不会成为瓶颈，就算它挂了，任何节点都有机会成为主节点客户端想node-1发送新增文档请求通过文档的路由算法确定该文档属于主分片的-P0，因为主分片-P0在node-3，所以这个请求经过node-1转发到node-3 ，新增的文档写在P0上面P0写完以后，找到对应的副分片，是n.

我现在用的7.6版本并不需要更新，只需要降级到基础版本即可POST /_license/start_basic?acknowledge=true|curl -XPOST "http://elasticsearch:9200/_license/start_basic?acknowledge=true"indices 索引bytes 字节

term是代表完全匹配，即不进行分词器分析，文档中必须包含整个搜索的词汇match和term的区别是,match查询的时候,elasticsearch会根据你给定的字段提供合适的分析器,而term查询不会有分析器分析的过程match查询相当于模糊匹配,只包含其中一部分关键词就行match查询会先对搜索词进行分词，分词完毕后再逐个对分词结果进行匹配，相对于term的精确搜索，match是分词匹...

通过该图, 记住下面的几个定义:集群(cluster):由一个或多个节点组成, 并通过集群名称与其他集群进行区分节点(node):单个ElasticSearch实例. 通常一个节点运行在一个隔离的容器或虚拟机中索引(index):在ES中, 索引是一组文档的集合分片(shard):因为ES是个分布式的搜索引擎, 所以索引通常都会分解成不同部分, 而这些分布在不同节点的数据就是分片. ES...

https://www.jianshu.com/p/661ba285641c

match_phrase{ "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "logtype": "register" } }, { "match": { "sernum": "...

$params['body']['query']["bool"]["must"][]["query_string"] = ["default_field"=>"message","query"=>"*".$data['username']."*"];

SELECT field,count(*) FROM db GROUP BY field使用aggs中的terms来实现分组查询{ "aggs": { "group_yy": { "terms": { "field": "domain" } } }}POST /bank/_search?size=0{ "aggs": { ...

netstat -lntup#jdk 1.8 网盘下载 或者rpm -ivh jdk-8u211-linux-x64.rpmcd /usr/java/latest/binvim /etc/profileexport JAVA_HOME=/usr/java/latest[root@bogon ~] vim .bash_profileexport PATH=$JAVA_HO...

Elasticsearch是功能非常强大的全文搜索引擎,用它的目的就是为了能快速的查询你想要的数据基本查询: 利用Elasticsearch内置查询条件进行查询组合查询:把多个基本查询组合在一起的复合型查询过滤:查询同时，通过filter条件在不影响打分的情况下筛选出想要的数据...

什么是映射映射的属性方法动态映射管理映射

组合查询bool查询boosting查询constant_score查询indices查询 bool查询boosting查询

filter 查询语句cache缓存上下图是连着的缓存缓存存在内存里

索引名称 library 分片数 5 shards副本数 1 replicase 输出修改删除

elasticsearch设计的理念就是分布式搜索引擎，底层实现还是基于Lucene的，核心思想是在多态机器上启动多个es进程实例，组成一个es集群。一下是es的几个概念：接近实时es是一个接近实时的搜索平台，这就意味着，从索引一个文档直到文档能够被搜索到有一个轻微的延迟集群（cluster）一个集群有多个节点（服务器）组成，通过所有的节点一起保存你的全部数据并且通过联合索引和搜...

索引操作创建索引： PUT /shijiange删除索引： DELETE /shijiange获取所有索引： GET /_cat/indices?vElasticsearch增删改查ES插入数据PUT /shijiange/users/1{“name”:“shijiange”,“age”: 30}ES查询数据GET /shijiange/users/1GET /shi...

一、介绍：一句话概述：es是基于lucene分片（shard）存储的近实时的分布式搜索引擎。名词解释：Lucene：使用java语言编写的存储与查询框架，通过组织文档与文本关系信息进行倒排索引，内部形成多个segment段进行存储，是es的核心组件，但不具备分布式能力。segment：Lucene内部最小的存储单元，也是es的最小存储单元，多个小segment可合为一个较大的segmen...

Elasticsearch 的缓存主要分成三大类Node Query Cache (Filter Context)Shard Query Cache (Cache Query的结果)Fielddata CahceNode Query Cache每一个节点有要给Node Query 缓存- 由该节点的所有Shard 共享，只缓存Filter Context 相关内容区别1Fil...

7.0开始 新创建要给索引时，默认只有一个主分片 单个分片，查下算分，聚合不准的问题都可以得以避免单个索引，单个分片时候，集群无法实现水平扩展即使增加新的节点，无法实现水平扩展在es中最小的单元是分片.无法增加节点的方式水平扩展集群增加一个节点后，Elasticsearch会自动进行分片的移动，也叫Shard Rebalancing要是为索引，生成两个主分片，当数量...

乐观锁索引ES中 创建一个倒排索引的过程名词 一个B树索引，一个倒排索引节点主分片3个 副本1个主分片分散到3个节点上，每个分片的副本分散到其它几点上两个节点都是存在data_nodes角色...

curl -XGET “http://localhost:9200/_cat/shards?v”curl -XGET localhost:9200/_cat/allocation?v

通常为了让聚合(或者任何需要访问字段值的请求)能够快点，访问fielddata一定会快点， 这就是为什么加载到内存的原因。但是加载太多的数据到内存会导致垃圾回收(gc)缓慢， 因为JVM试着发现堆里面的额外空间，甚至导致OutOfMemory异常。最让你吃惊的是，你会发现Elaticsearch不是只把符合你的查询的值加载到fielddata. 而是把index里的所document都加载到内存...

http.cors.enabled: truehttp.cors.allow-origin: "*"indices.fielddata.cache.size: 40%indices.breaker.fielddata.limit: 60%indices.breaker.request.limit: 40%indices.breaker.total.limit: 70%

curl -XPUT "localhost:9200/_cluster/settings" -H 'Content-Type: application/json' -d '{ "persistent" : { "indices.breaker.fielddata.limit" : "40%" }}'

可能是 应该是你的磁盘快满了解决方式PUT _settings { "index": { "blocks": { "read_only_allow_delete": "false" } } }

curl -H "Content-Type: application/json" -XPUT 192.168.1.1:9200/_settings -d '{ "index" : { "max_result_window" : 100000000}}'