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es数据量大,如何进行性能优化

ElasticsearchMemento 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 2307 次浏览 • 2021-06-10 16:12 • 来自相关话题

数据量大,es性能优化

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No handler for type [histogram] declared on field [my_histogram]

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java API方式获取索引mapping信息

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删除index下type的mapping

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es7.1更改index的字段类型

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定义好mapping后数据无法入库

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elasticsearch 添加新的mapping类型之后无法索引数据

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建立索引模板以后,对应的索引接收不到数据了

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请问在es 5.x版本下如何建立多对多的映射关系

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对nested类型字段进行查询和聚合

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filter查询不到数据,字段值一样,mapping也没有发现什么不一样。

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ES已存在的数据,是否能够转换类型

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SparkStreaming 写 ES可能遇到的问题

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求助有关nested嵌套obj的mapping设置问题

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Elasticsearch 2.x mapping tips

Elasticsearchnodexy 发表了文章 • 2 个评论 • 6195 次浏览 • 2017-01-10 21:04 • 来自相关话题

elasticsearch 2.x mapping tips 作者:杨振涛  首发于:Elasticsearch 中文社区  日期:2017-1-10 如果把elasticsearch中的mapping类比为关系型数据库中的schema的话,那么我们可能重点强调了两者之间的共性,而忽略了elasticsearch里mapping很不相同的部分 —— 这恰恰是实践中最容易被坑的地方。这里总结了几点实践中的小心得,希望对你所有帮助。 mapping 基础 创建索引库index
curl -XPOST "http://192.168.9.19:9200/vivo_vimc"
查看指定索引库的mapping:

curl -XGET "http://192.168.9.19:9200/vivo_ ... ot%3B  

PS: 这时你获得的结果为空,因为刚建的库,没有mapping信息。 创建索引类型type并指定mapping :
curl -XPOST http://192.168.9.19:9200/vivo_vmic/apps/_mapping -d '{
  "apps" : {
    "properties" : {
      "appName" : {
        "type" : "string",
        "index" : "not_analyzed",
        "fields" :{
         "cn": {
           "type"  : "string",
           "index" : "analyzed",
           "analyzer": "ik"
          },
          "en": {
           "type"  : "string",
          }
        },
        "store":"yes"
      },
      "status" : {
        "type" : "boolean"
      },
      "type" : {
        "type" : "integer"
      },
      "onsaleDate" : {
        "type" : "date"
      },
    }
  }
}'
更新mapping (只能增加字段,不能删除字段,也不能修改字段类型,或者说无法增加一个不同类型的同名字段): 增加属性 score:
curl -XPOST "http://192.168.9.19:9200/vivo_ ... ot%3B -d '{
    "apps": {
        "properties": {
            "score":{
                "type":"float"
                }
        }
    }
}'
    更新成功会返回:
{
  "acknowledged" : true
}
删除mapping : 2.4版本开始ES已经不支持mapping的删除了。 tip1 dynamic 模式 动态mapping是ES的一个重要特性,这个配置的可选值及含义如下:
  • true  :支持动态扩展,新增数据有新的属性时,自动添加,索引成功
  • false :不支持动态扩展,新增数据有新的属性时,直接忽略,索引成功
  • strict: 不支持动态扩展,新增数据有新的属性时,会报错,索引失败
tip2 主要数据类型及注意事项
  • string
    分词和不分词的值都需要,中英文都需要 ,     长度截取,超长过滤 ,     大小写问题(不分词时索引数据不会转小写,搜索都会转小写)         analyzer: analyzed, not_analyzed, no(表示该属性不能用来做搜索和聚合)     properties : .raw, .en/.cn     
  • date :           如果不明确指定,那么默认的date格式是:"strict_date_optional_time||epoch_millis",这是官网的表述,意思是可以是一个字符串类型的输入,也可以是数值类型的输入,前者可以是日期或者日期加上时间,后者则是毫秒数。关于时区信息:不管业务上是否需要时区信息,我们建议依然保存,以防万一。另外,data类型在明确指定 format 参数时,也有很多坑,对于format: epoch_second, epools_millis ,如果你想用来排序,那么为了性能,我们强烈建议你使用 epoc_second,差距很大哟,你可以亲自做一个对比测试。
 
  •  long, integer, short, byte, double ,float 希望此类字段参与搜索和聚合的话,就不能设置not_analyzed。
 
  • boolean, binaryboolean类型比较特殊,在ES里面只定义了false类的值( false, "false", "off", "no", "0", "" , 0, 0.0 ),其他所有都认为是true。实践中,我们建议优先使用 0(编程和性能友好),其次使用 true(兼容json默认的类型)。
 
  •  ipv4 type:ip 日志分析等最常用的数据类型,注意这里的是ipv4,ipv6目前暂不支持(ES 2.x);赋值时其实传递的是字符串,但ES内部其实保存的是一个long类型。
 
  • geo type:geo_point , type:geo_shape  LBS服务的必选数据类型,但不建议完全依赖此特性,业务层面要尽可能地缩小范围,或者在使用围栏类功能时,只要业务容忍,使用正方形代替圆形。
 
  • 数组,对象,内嵌将一个复杂对象放在一个属性中,其中数组最常用。
 
  • completion主要是用来做自动完成和拼写纠错的。
tip3 id设置   在不设置id的情况下,默认的ES会给一个类似HASH串的随机ID;如果业务上需要且可以保证索引数据的唯一性,也可以使用业务ID作为索引ID,好处就是可以根据业务ID轻松地GET到索引数据,而无需维护索引ID和业务ID的关系。 同时,设置mapping的时候也可以指定ID的生成策略,比如UUID:
curl -s -XPUT http://192.168.9.19:9200/vivo_vimc -d '
{
    "mappings": {
        "apps": {
            "_id": {
                "path": "uuid"
            },
            "properties": {
                "cnName": {
                    "type":   "string",
                    "index":  "analyzed"
                }
            }
        }
    }
}'
tip4 index和type规划 index的别名这个特性就不再强调了,不管是否用到,第一时间设置别名是最佳实践! schema 比较相似的type,放在同一个index里;schema差异非常大的type,建议放在不同的index里;原因是跟搜索引擎的segment以及lucene有关,本质上同一个index里的type底层是同样的存储结构,差异越大意味着type a的属性在type b里大部分都是空值,那么最终会得到一个非常稀疏的矩阵,影响计算效率并浪费存储空间。 关于滚动index的问题,对于日志类的搜索应用,按天或其他维度做滚动index是非常好必要的,这样可以更好地区分冷热数据。比如:

index                        alias vivo_appstore_log_20160108   vivo_appstore_log_20160109  vivo_appstore_log vivo_appstore_log_20160110  vivo_appstore_log vivo_appstore_log_20160111  vivo_appstore_log ...

如果只需要查询最近3天的数据,那么只需要对3天前的index remove alias即可,然后每天循环滚动。一个细节是,对于这种场景下的索引,写入的时候必须使用原始的index name,而不能使用alias;查询的时候则使用alias。 另一个问题,就是index容量的规划,副本数直接决定需要多少冗余空间;另外,索引数据本身也会有膨胀的现象,尤其是基于中文的全文搜索应用,term集可能会比较大。比如有10000个docs,占用100MB空间时,并不能简单认为100000个docs就占用约1GB。 tip5 测试分词器 如果使用的是基于词典的分词器,比如IK这类,那么线上系统可能会需要按需添加自定义词,或者同义词等,技术上我们可以暴露该类功能给搜索引擎运营人员使用。所以,需要提供一个测试分词器的接口,方便对比和验证。ES默认就提供这样的REST接口的。 按指定分词器分词指定文本:
GET /vivo_vimc/apps/_analyze?text=Hello, vivo 移动互联网&analyzer=ik
按指定索引库的属性测试分词效果:
GET /vivo_vimc/apps/_analyze
{
  "field": "appName",
  "text": "Pokemon Go"
}
以上关于 mapping 的几点心得,并非金科玉律,需要根据不同的业务需求场景来区别分析和应对。如果你有更多心得,欢迎回复本文分享。 关于作者: 杨振涛,vivo移动互联网 搜索架构师,关注实时搜索,搜索广告,以及大数据的存储、索引、搜索和可视化。

如何反向设置es mapping template

Elasticsearchrunc 发表了文章 • 1 个评论 • 5510 次浏览 • 2016-08-31 14:26 • 来自相关话题

比如,由logstash打到es中的数据,除了其中一个字段比如message,其余字段都想设置为not analyzed,这种情况如何设置?貌似目前es只支持设置那些具体的字段为not analyzed,而不能反过来设置啊?
比如,由logstash打到es中的数据,除了其中一个字段比如message,其余字段都想设置为not analyzed,这种情况如何设置?貌似目前es只支持设置那些具体的字段为not analyzed,而不能反过来设置啊?