文章目录一、安装Docker二、安装ElasticSearch(Docker容器方式)三、安装Prometheus四、安装Grafana五、Pronetheus和Grafana相关联六、安装elasticsearch_exporter七、Grafana添加ElasticSearch监控模板一、安装Docker注意：我这里使用之前写好脚本进行安装Docker，如果已经有Docker请省略此步骤，安装Docker是为了方便部署ElasticSearch服务，如果已经有数据库前两步骤都可以省略。点击获取Docker离线安装脚本tarzxfdocker20.10.14Install.tar.gzcdd
目录前言阅读对象阅读导航前置知识数据准备笔记正文一、ES高级查询QueryDSL1.1基本介绍1.2简单查询之——match-all（匹配所有）1.2.1返回源数据_source1.2.2返回指定条数size1.2.3分页查询from&size1.2.4指定字段排序sort1.3简单查询之——Term-LevelQueries（术语级别查询，精确匹配）1.3.1Termquery术语查询（词项查询）1.3.2TermsQuery多术语查询1.3.3existsquery是否存在字段查询1.3.4idsquery——id数组查询1.3.5rangequery范围查询1.3.6prefixquer
之前在工程中日志信息存储在Mysql中，由于日志越来越大，导致查询效率越来越慢，想着运用Elasticsearch提高效率，自己结合情况，花了半天时间写了一套springboot引用Elasticsearch。一：创建SpringBoot项目并引入Elasticsearch依赖引入相关jar包，具体如下（注意与springboot版本相对应）：org.elasticsearchelasticsearch7.17.9org.elasticsearch.clienttransport7.17.9org.elasticsearch.clientelasticsearch-rest-high-leve
多重匹配（multi_match）查询，顾名思义就是跨多个字段搜索查询。例如，如果我们想在title、synopsis和tags三个字段中搜索Java一词，那么multi_matchquery就是答案。另外，很多开发者还不是很清楚multi-match及disjunctionmaxquery的区别和联系。在今天的文章中，我将详述这两个查询。准备数据我们使用bulk指令来创建如下的books索引：POST_bulk{"index":{"_index":"books","_id":"1"}}{"title":"CoreJavaVolumeI–Fundamentals","author":"Ca
一、导入elasticsearch依赖其他依赖自行导入dependencies>dependency>groupId>org.springframework.bootgroupId>artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearchartifactId>dependency>dependencies>二、在相对应的启动类添加elasticsearch开启注解@Import({Knife4jConfiguration.class})//Swagger配置文件@EnableElasticsearchRepositories@SpringCloudAp
1.初识ElasticSearch传统数据库查询的问题：如果使用模糊查询，左边有通配符，不会走索引，全表扫描，效率比较慢倒排索引将文档进行分词，形成词条和id的对应关系即为反向索引。以唐诗为例，所处包含“前”的诗句正向索引：由《静夜思》-->窗前明月光--->“前”字反向索引：“前”字-->窗前明月光-->《静夜思》反向索引的实现就是对诗句进行分词，分成单个的词，由词推据，即为反向索引“床前明月光”-->分词将一段文本按照一定的规则，拆分为不同的词条（term）ES存储和查询的原理es的存储结构：index（索引）：相当于mysql的表映射：相当于mysql的表结构document(文档)：相
在Elasticsearch中，一个常见的问题是如何修改已存在的索引的字段类型。这是一个棘手的问题，因为Elasticsearch本身不允许直接修改字段类型。如果删除现有索引，重新建索引的话则会导致数据丢失。有一个方法是使用别名索引，当需要调整索引时可以先新建一个索引，把数据导入到新索引，之后将别名索引指向新索引。这些操作都是在es上完成，对于应用程序来说是无感知的。以下是操作步骤：假设有个索引product_statistic_spu，结构如下：{"mappings":{"properties":{"date":{"type":"date"},"id":{"type":"text","fie
ES分页查询缓慢或全量查询慢问题背景前段时间因为数据量越来越大，导致数据库的查询压力越来越大。所以决定将数据刷入到ES中进行查询，以提高查询速度。想法是好的，测试环境也没有仔细测。心想ES查询总不会慢了。再慢能慢到哪里去。放心大胆的上了生产环境，结果给我好好的上了一课。因为有全量查询数据的业务，而在我们自己封装的包里只有封装好的分页查询方法。按写SQL的思维形式来想，既然封装好的ES的基础包中没有全量查询数据的方式，那就分页查询呗，直到全部查询完毕。应该也不会太慢。再慢能慢过数据库吗？一旦喜欢上谁就别无所求，只要每天能见到他就已经觉得很庆幸，一辈子很短，如白驹过隙，转瞬即逝。可这种心情很长，如
1安装ES71.1设置jvm线程数限制#修改sysctl.confvi/etc/sysctl.conf#修改max_map_count调大，如果没有这个设置，则新增一行vm.max_map_count=262144#改完保存后，执行下面命令让sysctl.conf文件生效sysctl-p1.2创建挂载目录为了防止容器删掉数据丢失，需要进行数据文件挂载#创建es配置目录mkdir/home/es/config-p#创建es数据目录mkdir/home/es/data#创建es插件目录mkdir/home/es/plugins#授权目录chmod-R777/home/es/home/es/conf
安装elasticsearch1、执行命令：dockerpullelasticsearch:8.11.12、执行命令：dockerrun--nameelastic-p9200:9200-p9300:9300-e"discovery.type=single-node"-delasticsearch:8.11.13、执行命令：dockerexec-itelastic /bin/bash4、执行命令：cdbin5、执行命令：elasticsearch-setup-passwordsinteractive6、设置所有用户的用户名7、执行命令：dockerrestartelastic8、进入https:
