一 . Elasticsearch读写环节解析:在 Elasticsearch 中,当客户端创立文档时,系统须要确定该文档应存储在哪个索引的分片上,这个环节称为文档路由。
路由环节基于一个哈希算法来计算文档_id,其值与主分片数量启动取模运算,选择文档在哪个分片上存储。
文档_id 可由用户指定或智能生成,对确定文档的存储位置至关关键。
二 . primary shard数量无法变的要素:假设集群初始性能有5个primary shard,新增一个文档_id = 5,经过哈希计算其应存储于 shard=23%5=3 的分片上。
若随后新增一个 primary shard,变为6个,再次计算 id = 5 的文档路由消息时,结果为 shard=23%6=5,此时定位到的是第5个分片,而初始存储位置在第3个分片。
因此,系统无法经过参与 primary shard 来降级已存储的数据位置,但可以裁减 replicas shard。
四 . 经常使用 luke 检查 Elasticsearch 逻辑结构:经过将 Elasticsearch-6.2.3/data 文件拷贝到 Windows 环境下,双击 启动 luke 工具。
接着,经常使用 luke 关上>elasticsearch-head插件有什么用
elasticsearch-head插件的关键作用在于提供对Elasticsearch集群的直观治理和监控。
它作为一个用户界面工具，使得用户能够繁难地对集群中的节点、索引、搜查性能以及数据启动治理和监控，无需深化了解复杂的API。
经过装置和集成这个插件，治理员和开发者可以实时检查集群的形态，包含节点衔接状况、索引的大小、搜查性能等关键消息。
集群作为Elasticsearch的外围组成局部，由多个节点组成，它们共享数据并协同提供索引和搜查服务。
每个集群都有一个唯一无二的名字，称为elasticsearch，这个称号在节点间是经过指定集群名来识别和衔接的。
集群名至关关键，由于它选择了节点间的交互形式和数据散布。
elasticsearch-head插件的价值在于它简化了对集群的治理操作，使得用户能够轻松地监控和诊断潜在的疑问，优化系统的稳固性和效率。
无论是对新手还是阅历丰盛的治理员来说，这个插件都是一个必无法少的辅佐工具，协助他们更好地理解和治理Elasticsearch集群的运转。
如何经常使用ElasticSearch存储和查问数据
引入ES的要素在于相关型数据库如MySQL在数据量大、查问性能降落及裁减才干有限的状况下显得无余，尤其在日志记载和查问密集场景。
ES作为搜查引擎，具有高效搜查、剖析和计算海量数据的才干，特意适宜IOT畛域存储和剖析设施控制日志。
在经常使用ES存储数据时，借助SpringBoot框架可轻松成功。
引入ES相关依赖后，经过ElasticsearchRestTemplate模板类提供简便的接口，如save方法用于存储数据。
此方法接纳自定义业务字段的数据和指定的索引名作为参数，索引名相似于MySQL中的表名。
查问数据则经过构建查问条件成功。
首先应用BoolQueryBuilder构建过滤条件，如依据设施ID和期间启动挑选。
接着经常使用NativeSearchQueryBuilder构建完整的查问条件，包含分页和降序排序。
最后调用elasticsearchRestTemplate的search方法口头查问，并经常使用流形式从查问结果中提取所需数据。
经常使用ES时，关键在于SpringBoot与ES的集成与参数性能。
elasticsearchRestTemplate提供了弱小的性能，简化了数据操作环节。
同时，了解ES外部上班原理关于深化运行和优化系统性能大有裨益。
经过以上步骤，可以成功数据的高效存储与查问，为业务剖析提供有力允许。
