Elasticsearch开发实战的后期会遇到性能问题,包括:创建索引性能、写入数据性能、检索性能等。网上有很多结合自己实际应用场景的相关优化建议,但“对症下药”才是关键。
Jkes是一个基于Java、Kafka、ElasticSearch的搜索框架。Jkes提供了注解驱动的JPA风格的对象/文档映射,使用REST API用于文档搜索。
在数字时代,图像数据的管理已成为数据架构的一部分。然而,随之而来的挑战是如何有效地索引和检索这些图像文件。
Painless 是 Elasticsearch 的内置脚本语言,虽然强大,但调试起来并不容易。
Dongyu,资深云原生研发工程师,专注于日志与OLAP领域,主要负责携程日志平台和CHPaas平台的研发及其运维管理工作。
上篇文章向大家介绍了 Elasticsearch 如何安装和核心概念,这篇讲解一下应用场景和注意事项,下面是正文。
Groovy 的出现是解决MVEL的安全隐患问题;但Groovy仍存在内存泄露+安全漏洞问题。
答:Search的运行机制,Search执行的时候实际分两个步骤运作的,分别是Query阶段、Fetch阶段。称为Query-Then-Fetch。
一些用户已经注意到Elasticsearch 8.6、8.7 和 8.8 在很多不同类型数据写入时速度都获得了可观的提升,从简单的Keywords到复杂的KNN向量,再到一些负载比较重的写入处理管道都是这样。写入速度涉及到很多方面:运行写入处理管道、反转内存中的数据、刷新段、合并段,所有这些通常都需要花费不可忽略的时间。幸运的是,我们在所有这些领域都进行了改进,这为端到端的写入速度带来了很不错的提升。例如,在我们的基准测试里面,8.8比8.6写入速度提升了13%,这个基准测试模拟了真实的日志写入场景,其中包含了多种数据集、写入处理管道等等。请参见下图,您可以看到在这段时间内,实施了这些优化措施后写入速率从 ~22.5k docs/s 提升到了 ~25.5k docs/s。
Elasticsearch中的聚合是一种以结构化的方式提取和展示数据的机制。可以把它视为SQL中的GROUP BY语句,但是它更加强大和灵活。
HNSW 是一种功能强大且灵活的存储和搜索向量的方法,但它需要大量内存才能快速运行。例如,查询 100 万个 768 维度的 float32 向量大约需要 3GB 的 RAM。一旦开始搜索大量向量,这将变得非常昂贵。通过字节量化可以节省大约 75% 的内存。Lucene 以及 Elasticsearch 早已支持字节向量的索引构建,但这些向量的构建一直是用户的责任。这种情况即将改变,因为我们在 Lucene 中引入了 int8 标量量化。
咕泡同学提问:我在看runtime文档的时候做个测试, agg求avg的时候不管是double还是long,数据都不准确,这种在生产环境中如何解决啊?
另外Elasticsearch入门,我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你,这两个指南都是非常想尽的入门手册。
聚合查询是 Elasticsearch 中一种强大的数据分析工具,用于从索引中提取和计算有关数据的统计信息。聚合查询可以执行各种聚合操作,如计数、求和、平均值、最小值、最大值、分组等,以便进行数据汇总和分析。
在Elasticsearch的实际应用中,嵌套文档是一个常见的需求,尤其是当我们需要对对象数组进行独立索引和查询时。在Elasticsearch中,这类嵌套结构被称为父子文档,它们能够“彼此独立地进行查询”。实现这一功能主要有两种方式:
在使用ElasticSearch来分词查询,并分页返回指定的数据条数,但是当我们每次想得到分页数据条数超过十条的时候,ElasticSearch总是只能返回十条。这是因为ElasticSearch为了查询的速度,在默认的情况下已经设置了分页数据只能返回10条,所以我们需要通过改变size(返回数据的大小)去改变分页查询的数据条数大小,若没有设置size只能是返回10条。
从Elasticsearch 8.13版本开始,我们原生集成了Learning To Rank (LTR)功能。LTR利用训练过的机器学习(ML)模型为你的搜索引擎构建一个排名函数。通常,该模型作为第二阶段的重新排序器,以改进由第一阶段简单检索算法返回的搜索结果的相关性。
导读:Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎,可以用于全文检索、结构化检索和分析,并能将这三者结合起来。Elasticsearch基于Lucene开发,现在是使用最广的开源搜索引擎之一。Elasticsearch可以应用于在/离线日志流水、用户标签画像、数据库二级缓存、安全风控行为数据、图数据库索引、监控数据、Wiki文档检索等应用场景。58同城有自己的主搜,而一些内部创新搜索业务和大规模的数据实时OLAP ( On-Line Analytical Processing,联机分析处理 ) 则是使用Elasticsearch。
最近在做搜索推荐相关的优化,在对elasticsearch进行优化时查阅了比较多的资料,现在对其中的一部分进行整理和翻译,做一个记录。主要分为三个部分:
Doc Values 是 Elasticsearch 中的一个内部数据结构,用于在字段级别存储排序和聚合所需的数据。与传统的行存储(将文档的每个字段值作为文档的一部分存储)不同,Doc Values 采用列式存储,这意味着它们按字段组织数据,而不是按文档。这种结构优化了读取性能,特别是当执行排序、聚合或脚本计算等操作时。
Elasticsearch 是分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎,一般简称ES。
cluster.name是 Elasticsearch 配置文件中的一个重要选项,用于指定集群的名称。每个运行的 Elasticsearch 实例都必须具有相同的集群名称才能加入同一个集群。
许多用户需要他们的Elasticsearch集群始终可用。而这些用户中的很多人也希望在新版本发布时升级他们的Elasticsearch环境,这样他们就可以利用所有的新特性和功能。随之,管理员最终会在生产中满负荷运行的情况下升级Elasticsearch。这听起来好得不像真的?好吧,Elasticsearch是为零停机升级而设计的,但在满负荷的同时升级Elasticsearch引擎确实需要一些知识和准备。
请教一个问题,ES 在聚合的时候发生了一个奇怪的现象聚合的语句里面size设置为10和大于10导致聚合的数量不一致,这个size不就是返回的条数吗?会影响统计结果吗?dsl语句摘要(手机敲不方便,双引号就不写了):
排名第一:标题包含"java",同时包含should中所有的关键字即"hadoop"和"elasticsearch" 排名第二:标题包含"java",同时包含should中的任何一个关键字 排名第三:标题包含"java",不包含should中的任何关键字
问题 1:请问下大家是如何评估集群的规模?比如数据量达到百万,千万,亿万,分别需要什么级别的集群,这要怎么评估?
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的开源搜索引擎,它广泛应用于全文搜索、日志分析等场景。Elasticsearch 中的索引机制是其高效搜索能力的关键所在,主要包括倒排索引和正排索引。
学习排序(LTR)使用一个经过训练的机器学习(ML)模型为你的搜索引擎构建一个排名函数。通常,该模型被用作第二阶段的重新排序器,用于改进由简单的第一阶段检索算法返回的搜索结果的相关性。LTR函数接收一份文档列表和一个搜索上下文,并输出重排名后的文档:
每种数据库都有自己要解决的问题(或者说擅长的领域),对应的就有自己的数据结构,而不同的使用场景和数据结构,需要用不同的索引,才能起到最大化加快查询的目的。
老师、同学们,有人遇到过这个问题么,索引中有一个 integer 数组字段,然后通过脚本获取数组下标为1的值作为运行时字段,发现返回的值是乱的,并不是下标为1的值, 具体如下:
在大数据时代,实时高效地处理信息成为了企业和开发者的必需。而在众多工具中,Elasticsearch 无疑占据了核心地位。它不仅以实时数据处理能力被高度重视,还因其在搜索与分析方面的强大功能而备受推崇。
除了 Elasticsearch 早已不是10年前因“菜谱”而火出技术圈的搜索引擎组件,它早已不是“单兵作战”,而是 ELKB 形成的 Elastic Stack “行走江湖”。
第一次使用elasticsearch,于是从网上找轮子复制粘贴。早好轮子测试完毕,上线。可是几天下来发现接口响应时间一直都偏高(默认的超时时间是500ms),所以就不停的对代码优化,缩短时间。但是到最后代码已经不能再优化了,响应时间依然没有明显的下降趋势,甚至在高峰期会严重超时。接下来会慢慢讲解elasticsearch使用优化。
对于任何依赖快速、准确搜索数据的组织来说,强大、快速且高效的搜索引擎是至关重要的元素。对于开发人员和架构师来说,选择正确的搜索平台可以极大地影响您的组织提供快速且相关结果的能力。在我们全面的性能测试中,Elasticsearch® 成为明智的选择。Elasticsearch 比 OpenSearch 快 40%--140%,同时使用更少的计算资源。
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本篇文章主要讲解elasticsearch在业务中经常用到的字段类型,通过大量的范例来学习和理解不同字段类型的应用场景。范例elasticsearch使用的版本为7.17.5。
原文:https://www.elastic.co/blog/elasticsearch-opensearch-performance-gap
介绍 您是否曾经想过如何使用Sentence Transformers创建嵌入向量,并在诸如语义文本相似这样的下游任务中使用它们在本教程中,您将学习如何使用Sentence Transformers和Faiss构建一个基于向量的搜索引擎。代码地址会在本文的最后提供 为什么要构建基于向量的搜索引擎? 基于关键字的搜索引擎很容易使用,在大多数情况下工作得很好。你要求机器学习论文,他们会返回一堆包含精确匹配或接近变化的查询结果,就像机器学习一样。其中一些甚至可能返回包含查询的同义词或出现在类似上下文中的单词的结
讲ElasticSearch之前, 需要先提一下全文检索.全文检索是计算机程序通过扫描文章中的每一个词,对每一个词建立一个索引,指明该词在文章中出现的次数和位置。当用户查询时根据建立的索引查找,类似于通过字典的检索字表查字的过程。
美团外卖搜索工程团队在Elasticsearch的优化实践中,基于Location-Based Service(LBS)业务场景对Elasticsearch的查询性能进行优化。该优化基于Run-Length Encoding(RLE)设计了一款高效的倒排索引结构,使检索耗时(TP99)降低了84%。本文从问题分析、技术选型、优化方案等方面进行阐述,并给出最终灰度验证的结论。
DSL是Domain Specific Language的缩写,指的是为特定问题领域设计的计算机语言。这种语言专注于某特定领域的问题解决,因而比通用编程语言更有效率。
学习目标 倒排索引是不变的优缺点 Elasticsearch持久化 Elasticsearch如何选择master Elasticsearch索引的过程 Elasticsearch搜索的过程 Elasticsearch更新/删除的过程 Elasticsearch是如何避免脑裂现象 游标查询scroll技术 倒排索引是不变的优缺点 优点: 1、不能修改就不用考虑多个进程同时修改的问题,不会加锁 2、不变性,导致从磁盘加载到内存中可以一直保留着,不用变化,提交查询性能 缺点: 1、不变性,导致要更新一个
大数据” 三个字其实是个marketing语言,从技术角度看,包含范围很广,计算、存储、网络都涉及,知识点广、学习难度高。
在ElasticSearch 分页搜索一文中,我们了解到分布式系统中深度分页。在这里我们再具体的了解一下深度分页,可能带来的问题,以及 ElasticSearch 给出的解决方案。
Elasticsearch的内存架构主要分为两大部分:堆内存(On-Heap)和堆外内存(Off-Heap)。这两部分内存各有其用途和管理策略,共同支撑着Elasticsearch的高性能和可扩展性。
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详情见:https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.41.0
从关系型库中迁移数据算是比较常见的场景,这里借助两个工具来完成本次的数据迁移,考虑到数据量并不大(不足两千万),未采用snapshot快照的形式进行。
注意:我输入的是“触发器”,返回结果第一条没有问题,其他几条有关:“触”、“发”的,可以说和我的搜索没有关系。
英文原文:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/how-to.html
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