随笔分类 - ES
ElasticSearch搜索引擎
摘要:其实这个问题没啥,如果你确实干过 es,那你肯定了解你们生产 es 集群的实际情况,部署了几台机器?有多少个索引?每个索引有多大数据量?每个索引给了多少个分片?你肯定知道! 但是如果你确实没干过,也别虚,我给你说一个基本的版本,你到时候就简单说一下就好了。 es 生产集群我们部署了 5 台机器,每台
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摘要:一、性能优化的杀手锏——filesystem cache 你往es里写的数据,实际上都写到磁盘文件里去了,查询的时候,操作系统会将磁盘文件里的数据自动缓存到 filesystem cache 里面去。 es-search-process es 的搜索引擎严重依赖于底层的 filesystem cac
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摘要:一、ES写入数据 (选择协调节点—>根据文件进行路由转发给对应的节点—>节点的主分片处理请求—>数据同步到副本分片—>返回响应) 客户端选择一个 node 发送请求过去,这个 node 就是 coordinating node(协调节点)。 coordinating node 对 document
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摘要:ElasticSearch 设计的理念就是分布式搜索引擎,底层其实还是基于 lucene 的。核心思想就是在多台机器上启动多个 es 进程实例,组成了一个 es 集群。 es 中存储数据的基本单位是索引,比如说你现在要在 es 中存储一些订单数据,你就应该在 es 中创建一个索引 order_idx
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摘要:一、什么是ElasticSearch ElasticSearch是一个基于Lucene的高扩展的分布式搜索服务器,支持开箱即用。ElasticSearch隐藏了Lucene的复杂性,对外提供Restful 接口来操作索引、搜索。核心思想就是在多台机器上启动多个 es 进程实例,组成了一个 es 集群
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摘要:1.为什么要使用Elasticsearch? 因为在我们商城中的数据,将来会非常多,所以采用以往的模糊查询,模糊查询前置配置,会放弃索引,导致商品查询是全表扫面,在百万级别的数据库中,效率非常低下,而我们使用ES做一个全文索引,我们将经常查询的商品的某些字段,比如说商品名,描述、价格还有id这些
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