JMeter是Apache组织基于Java开发的压力测试工具，用于对软件做压力测试。Elasticsearch是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎(简称es)。示例如下：最基本的一个用jmeter操作es示例打开jmeter工具，在测试计划下添加"线程组"，线程组下分别添加"HTTP信息头管理器、HTTP请求、查看结果树"接下来是获取es的接口，我使用es的可视化工具Kibana进入Kibana→DevTools内，打开F12进入network，例查看某个表信息，在kibana内运行es语句需要从F12内获取4条信息【①.请求方法、②.请求url、③.kbn-version版本、④
参考链接:https://stackoverflow.com/questions/39016589/how-to-get-the-docs-version-field记录一下:GETdoc_detail/_search?version=true{"query":{"terms":{"_id":["1","2"]}}}需要加一个version=true的参数，返回结果中就会返回version。返回结果:{"took":21,"timed_out":false,"_shards":{"total":3,"successful":3,"skipped":0,"failed":0},"hits":{"
1.MatchQuery：匹配查询，可以用于匹配一个字段中的文本。2.TermQuery：精确查询，用于匹配一个字段中的确切值。3.RangeQuery：范围查询，用于匹配一个字段中的值在指定范围内的文档。4.BoolQuery：布尔查询，可以将多个查询组合起来使用。5.WildcardQuery：通配符查询，用于匹配一个字段中的模糊值。6.FuzzyQuery：模糊查询，用于匹配一个字段中的模糊值。7.PrefixQuery：前缀查询，用于匹配一个字段中以指定前缀开头的文本。8.MatchPhraseQuery：短语匹配查询，用于匹配一个字段中的短语。9.QueryStringQuery：查
文章目录一、环境准备1.ES安装二、基本概念2.1节点（Node）Master-eligiblenodes与MasternodeDataNodeIngestNodeCoordinatingNodeMachineLearningNode2.2集群（cluster）2.3分片（Shard）2.4副本（Replica）2.5分片和副本数选择2.6ES的数据架构1）索引（index）2）类型（Type）3）文档（Document）4）映射（Mapping）三、数据类型3.1关于settings和mapping3.1.1动态mapping（DynamicMapping）3.1.2显示mapping（Ex
问题背景最近有一个需求：原有一些mysql数据，这些数据量很大，且包含文本信息，需要对其进行搜索，这时如果使用mysql的like来匹配，效率会很低，且很可能影响整个系统的运行，经过和同事的讨论，最终决定使用es来做搜索。但是源数据有很多关联关系，搜索的时候也会带上这些条件，因此需要将文本信息同步到es，且当mysql数据有新增、更新或删除操作时，也实时同步到es.工具调研从mysql同步到es的工具，目前市面上比较火的是logstash和canallogstashlogstash经过调研就能知道，它依赖于更新字段，也就是说，需要有一个字段如update_time，当这个时间大于当前时间，就表
一般来说，各个网站，首页的搜索，都会有进行全文搜索的示例，并且把模糊匹配的多个数据进行标记(高亮)，这样便于全局检索关键的数据，便于客户进行浏览。基于此，本文简单介绍这种功能基本java的实现 由于公司页面此功能隐藏了，本文就以接口调用返回看具体实现了 下面是最终的想要的结果，搜索内容代码1，type是类型 类型ID:1线索、2客户、3商机、4联系人、5售前、6订单、7合同， 每一种类型代表一张表的数据控制层controller@ApiOperation("关键字搜索结果页聚合")@PostMapping("/pageListAgg")publicRpageListAgg(@
一、介绍ES中特有的类型geo_point，是用来存储地图类型的。店铺推荐、地图搜索和外卖平台等，实现目标距离你多少米，就是用这个数据类型做出来的。其中，ES支持的地图检索方式有以下几种；geo_distance：直线距离检索，如给定点A，要求返回地图上距离点A三千米的店铺geo_bounding_box：以两个点确定一个矩形，获取在矩形内的全部数据geo_polygon：以多个点，确定多边形，获取多边形内的全部数据本文则以geo_distance为例说明。二、举例说明2.1新建ES索引PUT/map{"settings":{"number_of_replicas":3,"number_of_
对于不熟练的同学来说在构建Java代码查询之前一定要先将DSL查询语句，这样方便构造。首先说一下bool查询的几种逻辑关系（子查询的组合方式）：must：必须匹配每个子查询，与Java的“与”相似should：选择性的匹配子查询，与Java的“或”相似must_not：必须不匹配，(不参与算分)与Java的“非”相似filter：必须匹配，(不参与算分)用来匹配自主的过滤条件查询的基本步骤是：1、创建SearchRequest对象2、准备Request.source()，也就是DSL：①QueryBuilders来构建查询条件②传入Request.source()的query()方法3、发送请
ES分页查询时出现超过一万页就爆出这个错误：Resultwindowistoolarge,from+sizemustbelessthanorequalto:[10000]but…该错误是由于es默认设置最大页数为一万的原因导致的，这样设置也是为了防止OOM。第一种解决方式：防止这个错误出现是设置index.max_result_window的值。但是这种设置对CPU和内存的消耗会非常巨大，不太建议。PUT{索引名}/_settings{"index":{"max_result_window":{你想要的from+size最大值}}}第二种解决方式：是使用es查询的深分页，使用的是scroll，
主要是涉及到kafka消费端到es的数据处理kafka端1、批量消费（效果相当明显）2、kafka设置topic多分区，增加kafka的消费并行度（效果相当明显）es端1、采用批量插入，批量插入效率较单条插入效率高很多（效果相当明显，一次批量插入数据大小限制在5M内）2、调整es中索引的副本为0（效果相当明显，es无需做主副分片的复制，减少插入数据请求等待时间）以下图为kibana中调整索引xxxx的副本数
