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一个Shard就是一个Lucene实例,是一个完整的搜索引擎. 一个索引可以只包含一个Shard,只是一般情况下会用多个分片,可以拆分索引到不同的节点上,分担索引压力. elasticsearch中的每个分片包含多个segment,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;.
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当创建一个索引的时候,我们经常会面对一个问题:要为索引分配多少个shard. 对于这个问题,仍然没有明确的统一答案,但是本文会给出一些引导,方便在实施ElasticSearch时给出合适的Shard和Replica数. elasticsearch版本: elasticsearch-2.x. Shard就是一个Lucene Index,参照文章( 深入理解Shard和Lucene Index).
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数据文件和日志文件是数据库中最重要的文件. 每个数据库至少有一个与之相关的数据文件,通常情况下不只一个,有很多. 要了解这些内容我们首先必须理解什么是表空间(tablespace)、段(segment)、区(extent)、块(block),这些都是oracle数据库在数据文件中组织数据的基本单元.
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以字段为依据,按照一定策略,将一个库中的数据拆分到多个库中. 每个库的结构都一样;数据都不一样;. 所有库的并集是全量数据;. 以字段为依据,按照一定策略,将一个表中的数据拆分到多个表中. 每个表的结构都一样;数据都不一样;. 所有表的并集是全量数据;. 二、Shard-jdbc 中间件. 1)、Sharding-JDBC直接封装JDBC API,旧代码迁移成本几乎为零.
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es的mapping设置很关键,mapping设置不到位可能导致索引重建. 请看下面各个类型介绍^_^. 每一个JSON字段可以被映射到一个特定的核心类型. JSON本身已经为我们提供了一些输入,支持 string, integer/ long, float/ double, boolean,
and null..
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【北京上地】滴滴出行基础平台部招聘 Elasticsearch 与 Mysql binlog databus 开发工程师. 内推简历投递给:
[email protected]. 推销Elasticsearch. 时间序列数据库的秘密(1)—— 介绍. 时间序列数据库的秘密(2)——索引.
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一个ElasticSearch集群需要多少个节点很难用一种明确的方式回答,但是,我们可以将问题细化成一下几个,以便帮助我们更好的了解,如何去设计ElasticSearch节点的数目:. 打算建立多少索引,支持多少应用. elasticsearch版本: elasticsearch-2.x. 需要回答的问题远不止以上这些,但是第五个问题往往是容易被我们忽视的,因为单个ElasticSearch集群有能力支持多索引,也就能支持多个不同应用的使用.
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在数字时代,搜索引擎在通过浏览互联网上的大量可用信息来检索数据方面发挥着重要作用. 此方法涉及用户在搜索栏中输入特定术语或短语,期望搜索引擎返回与这些确切关键字匹配的结果. 虽然关键字搜索对于简化信息检索非常有价值,但它也有其局限性. 主要缺点之一在于它对词汇匹配的依赖. 关键字搜索将查询中的每个单词视为独立的实体,通常会导致结果可能与用户的意图不完全一致.
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elasticsearch的javaAPI之query API. the Search API允许执行一个搜索查询,返回一个与查询匹配的结果(hits). 它可以在跨一个或多个index上执行, 或者一个或多个types. 查询可以使用提供的 query Java API 或filter Java API.
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转自:http://blog.csdn.net/cnweike/article/details/33736429. Elasticsearch有几个核心概念. 从一开始理解这些概念会对整个学习过程有莫大的帮助. 接近实时(NRT). Elasticsearch是一个接近实时的搜索平台.