#在生产环境中部署Elasticsearch：最佳实践和故障排除技巧———索引与数据上传（二）
在Java中，数组是一种存储固定数量同类型数据的数据结构。了解如何创建和遍历数组至关重要。本文将介绍数组的基本概念，常见问题，易错点以及如何避免这些问题。
倒排索引被写入磁盘后是 不可改变(immutable)：永远不会被修改。不变性有如下几个重要的优势：
点击仓库，右键，会弹出一组列表，其中就有修复索引和更新索引功能，你可以在 Browse Index 选项卡看到当前仓库的最新索引树状图。 Browse Storage 选项卡可以看到本地文件夹的所有jar树状图。
上一个章节我们学习原子更新基本类型类，如果没有印象的小伙伴可以通过底部的链接回头看下，本章节主要介绍原子更新数组类型。
一、索引的创建 通过二级索引,索引的列或表达式形成一个备用行键,以允许沿着这个新轴进行点查找和范 围扫描。 (1)覆盖索引 覆盖索引,一旦找到索引的条目,不需要返回主表,会把我们关心的数据绑定到索引行,节 省读取的开销。 例如:以下内容将在v1和v2列上创建一个索引,并在索引中包含v3列,以防止从原始数据 表中获取该列: CREATE INDEX my_index ON my_table(v1,v2)INCLUDE(v3) (2)功能索引 功能索引,允许您不仅在列上而且在任意表达式上创建索引。然后,当一个查询使用该表达 式时,索引可以用来检索结果而不是数据表。 例如:在EMP上创建索引UPPER_NAME_IDX(UPPER(FIRST_NAME ||''|| LAST_NAME)) 有了这个索引,发出下面的查询时,将使用索引而不是数据表来检索结果: SELECT EMP_ID FROM EMP WHERE UPPER(FIRST_NAME ||''|| LAST_NAME) ='JOHN DOE' (3)全局索引 全局索引适合读操作任务重的用例。使用全局索引,索引的所有性能损失都是在写入时发生 的。我们拦截数据表更新写(DELETE,UPSERT VALUES和UPSERT SELECT),建立索引 更新,然后发送任何必要的更新到所有感兴趣的索引表。在读的时候,phoenix会选择索引 表,然后使用它,这使得查询加快并且直接可想其它表一样scan索引表。默认情况下,除 非暗示,否则索引不会用于引用不属于索引的列的查询。 在用使用全局索引之前需要在每个RegionServer上的hbasesite.xml添加如下属性: 注意:如果使用的是ambari或者cloudera搭建的集群，可直接创建全局或本地索引，这些配置文件已经配置好了 <property> <name>hbase.regionserver.wal.codec</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value> </property> CREATE INDEX USERIDINDEX ON CSVTABLES(USERID); 以下查询会用到索引 SELECT USERID FROM CSVTABLES WHERE USERID='9bb8b2af925864bb275b840c578df3c3'; (4)本地索引 本地索引适用于写多读少,空间有限的场景,和全局索引一样,Phoneix在查询时会自动选 择是否使用本地索引,使用本地索引,为避免进行写操作所带来的网络开销,索引数据和表 数据都存放在相同的服务器中,当查询的字段不完全是索引字段时本地索引也会被使用,与全局索引不同的是,所有的本地索引都单独存储在同一张共享表中,由于无法预先确定 region的位置,所以在读取数据时会检查每个region上的数据因而带来一定性能开销。 在使用本地索引需要在Master的hbase-site.xml添加以下属性 注意:注意本地索引与全局索引的区别，全局只有在，select和where中都为索引才会使用索引 复制代码 <property> <name>hbase.master.loadbalancer.class</name> <value>org.apache.phoenix.hbase.index.balancer.IndexLoadBalancer</value> </property> <property> <name>hbase.coprocessor.master.classes</name> <value>org.apache.phoenix.hbase.index.master.IndexMasterObserver</value> </property> 复制代码 Phoeinx4.3以上为支持在数据region合并时本地索引region也能进行合并需要在每个 region servers中添加以下属性 <property> <name>hbase.coprocessor.regionserver.classes</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.LocalIndexMerger</value> </property> 创建本地索引 CREATE LOCAL INDEX MYINDEX ON CSVTABLES(USERID); 删除索引 CREATE LOCAL INDEX MYINDEX ON CSVTABLES(KEYWORD); 如果表中的一个索引列被
前言 搞检索的，应该多少都会了解Lucene一些，它开源而且简单上手，官方API足够编写些小DEMO。并且根据倒排索引，实现快速检索。本文就简单的实现增量添加索引，删除索引，通过关键字查询，以及更新索引等操作。 目前博猪使用的不爽的地方就是，读取文件内容进行全文检索时，需要自己编写读取过程（这个solr免费帮我们实现）。而且创建索引的过程比较慢，还有很大的优化空间，这个就要细心下来研究了。 创建索引 Lucene在进行创建索引时，根据前面一篇博客，已经讲完了大体的流程，这里再简单说
在上一篇【iOS 组件化开发（一）：远程私有库的基本使用】中我们已经实战了远程私有库的基本操作，但是组件不可能上传一次就完事了，随着业务的增加，我们的组件可能还需要添加更多的东西，或者修复一些问题，这
大家好， Rust Search Extension是我从2018年开始开发的浏览器插件，方便Rust开发者在浏览器地址栏快速搜索官方文档、内置属性、crates和错误码等。经过两年多的时间，迭代了1
这里的位图是什么参考这一篇：《Postgresql源码（52）bitmapset分析RelationGetIndexAttrBitmap》
通过上一篇的讲解，我们知道了dynamicFiled字段，它是动态的，不需要显示的声明。而且一些常用的基本类型solr已经默认给我们创建好了。
Solr 是Apache下的一个顶级开源项目，采用Java开发，它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展，并对索引、搜索性能进行了优化。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：NLP日志 提纲 1 简介 2 模型架构 3 实验设计 3.1 损失函数 3.2 预训练任务 3.3 Efficient retriever fine-tuning 4 实验结论 5 分析 5.1 可解释性 5.2 可更新性 6 总结 参考文献 1 简介 之前写过若干篇retrieval augmentation的文章，对几种当下较为火热的retrieval augmentation的方法做了详细介绍，进而清晰
👨🎓作者：Java学术趴 🏦仓库：Github、Gitee ✏️博客：CSDN、掘金、InfoQ、云+社区 💌公众号：Java学术趴 🚫特别声明：原创不易，未经授权不得转载或抄袭，如需转载可联系小编授权。 🙏版权声明：文章里的部分文字或者图片来自于互联网以及百度百科，如有侵权请尽快联系小编。 ☠️每日毒鸡汤：一件事你犹豫去不去做，那就是该立即动身做的。 1. 索引优化分析 1.1 手写SQL和机读SQL 机器读的SQL和我们写的SQL是不一样的。 📷 几种表关联方式 📷 1.2 索引 1
乌班图 安装docker 18.04 安装8.0 的mysql wget -c https://repo.mysql.com//mysql-apt-config_0.8.12-1_all.deb sudo dpkg -i mysql-apt-config_0.8.12-1_all.deb // 选择OK,按Enter sudo apt-get update //更新索引 sudo apt-get install mysql-server // 安装mysql， 更新索引后为当前下载的配置包的版本0.8.1
云豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 在使用python的过程中，必然会设计到如何创建web应用，而搜索功能却最为常见，该文档包含了如何整合haystack，elasticsearch、ik中文分词到django应用中。 测试应用版本 安装 python包安装 elasticsearch安装 elasticsearch基于java，所以需要先安装java。 elasticsearch-analysis-ik安装 安装maven 注意安装必须使用对应的版本，测试也是如此，比如此处使用1.9.
在处理大量数据插入时，MongoDB 的性能可能会受到索引维护的开销影响。索引是为了提高查询性能而创建的，但在插入大量数据时，频繁的索引更新可能会成为性能瓶颈。
2、下载下来之后，解压，找个路径放进去， 把bin的位置设在环境变量里，新建环境变量MAVEN_HOME。
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对于日志或指标（metric）类时序性强的ES索引，因为数据量大，并且写入和查询大多都是近期时间内的数据。我们可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引。hot索引负责最新数据的读写，可使用内存存储；warm索引负责较旧数据的读取，可使用内存或SSD存储；cold索引很少被读取，可使用大容量磁盘存储。随着时间的推移，数据不断从hot索引->warm索引->cold索引迁移。针对不同阶段的索引我们还可以调整索引的主分片数，副本数，单分片的segment数等等，更好的利用机器资源。
ElasElasticsearch索引策略的优化与实现ticsearch索引策略对整个系统的性能、稳定性与可扩展性至关重要。在ES中，目前普遍使用的两种索引策略为NRT和Bulk Indexing。本文将深入分析这两种策略，并提供一些优化方案，希望可以帮助更多的ES开发者提升系统性能与稳定性。
RTFSC 是程序员打怪升级路上避不开的功课，那营造一个舒适的环境来提升上课的体验就很有必要了。
索引是排好序的数据结构！可以用在 where 条件查找的字段，和order by 排序的字段，有了索引，便可以快速地定位数据所在的物理地址并找出来。
因为kali是国外的,所以一些软件你要下载的话得从国外的网站下载,就会很慢,国内一些公司或者学校提供了国内的下载地址,所以我们需要更换更新源
OpenGrok是一个快速的、非常有用的代码搜索和交叉引用引擎。它由Java语言编写而成。它可以帮助你快速的搜索，交叉引用和索引你的代码树。它可以很好的识别多种应用程序文件格式和代码版本控制工具。
Redis 是一个很强大的内存数据库，而依据我学习 Redis 的经验，网上最缺的资料不是 Redis 的实现原理，Redis 的运维等等。而是对于 Redis 的应用场景，这方面的资料简直少到令人发指。依据我的记忆，一年前，我搜索Redis 的 sorted set 具体可以应用在哪些地方, 得出的结论要么是泛泛而谈，要么就开始讲解 sorted set 的一些命令的用法。而具体的应用场景很少有人提及。
bulk 批量操作 ：将文档 增删改查 一系列的操作，通过一次请求全部做完。优点：可以减少网络传输次数。
这个响应表明文档成功地被索引到了"goboy-blog"索引中，索引操作是成功的，只有一个分片成功地完成了索引操作。索引操作通常用于将文档添加到Elasticsearch索引中，以便后续搜索和检索。
Elaticsearch，简称为es， es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检 索数据;本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别(大数据时代)的数据。es也使用 Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
队列是FIFO先进先出的数据结构。一般情况下，如果是对一些及时消息的处理，并且处理时间很短的情况下是不需要队列的，直接阻塞式的方法调用就可以了。但是如果在消息处理的时候特别费时间，这个时候如果有新消息来了，只能处于阻塞状态，造成用户等待。这个时候就需要引入队列了。当接收到消息后，先把消息放入队列中，然后再用新的线程进行处理，这个时候就不会有消息阻塞了。所以队列用来存放等待处理元素集合。这种场景一般用于缓冲、并发访问，及时消息通信、分布式消息队列等。
在HBase中，表格的Rowkey按照字典排序，Region按照RowKey设置split point进行shard，通过这种方式实现的全局、分布式索引，成为了其成功的最大的砝码。图1显示了HBase
索引最大的好处是提高查询速度， 缺点是更新数据时效率低，因为要同时更新索引 对数据进行频繁查询进建立索引，如果要频繁更改数据不建议使用索引。
分片是 Elasticsearch 最小的工作单元。但是究竟什么是一个分片，它是如何工作的？
我们说到Linux的时候，所指代的意义是不同的，一般认为Linux指的是Linux内核，而Linux内核是硬件系统向上对应用提供接口的一个中间层，本质上Linux内核也是一个应用，不过该应用面向的是硬件与其他应用。在操作系统中，我们经常接触到一个词，"库文件"，Linux下有".so"结尾的库文件，Windows下有".dll"结尾的库文件。库文件的存在是为了方便开发者开发应用，。对下层调用硬件资源，对上层提供友好的开发接口，使开发应用降低复杂度，也能实现功能。
搜索一个主键id对应的行，先去顶层的索引页88里通过二分查找，定位到你应该去下层哪个索引页里继续找。
分词搜索始终不是那么好解决，但是基本也有现成的解决方案。在我博客之前的文章我也介绍过Sphinx分词搜索：CentOS7下安装Sphinx 中文分词【PHP+MySQL】
就在今天刚过中午，部门经理让我处理一下一个部署项目的solr索引与实际数据不符合的问题，我们的系统在主页面用了solr进行加载，在数据库中有两篇文章是已经删除了的，而在系统主页还在展示，之前我处理过好几次这种问题，于是我轻车熟路的去检查了一遍数据库和solr的差异数据，随后到服务器上将主系统重新启动（公司内部系统）按照系统业务，在系统启动后应该更新索引，在启动完成后我检查页面发现还存在那两篇文章（现在它俩还不让我那么激动）于是我重启了solr服务再检查一遍，发现还有真是顽固不堪，我只能使出我的必杀技了：删索引，正是这一步导致了我半个下午的暴躁。
搜索引擎的出现大大降低了人们寻找信息的难度，已经深入到生活与工作的方方面面，简单列举几个应用如下：
es可以根据_id字符串切分，再聚合统计吗 比如：数据1、_id=C12345 数据2、_id=C12456 数据3、_id=C31268
综合来看，其实 MySQL 更适合 OLTP 的场景。现在云服务商提供的数据库基本都实现了主从延迟很低，读取性能可以加从库解决。例如 Aurora，一个写入实例最多可以加 12 个读取实例，延迟在我们业务最高峰的时候，也只有 300 ms，平常在 10ms 左右。
SpringBoot自带的ES模板，不建议使用，建议使用Rest Client。如果业务简单，且无特殊要求，可以使用SpringBoot的模板ElasticsearchRepository来搞定。ElasticsearchRepository：
思路：现象是阻塞，通常是 CPU 彪高，导致业务线程分配不到 CPU 时间片，或者内存吃紧，频繁 GC 导致的 STW。登录到目标服务器，由于 ES 的用户不是 LZ，因此找运维要了 root 权限，登录到服务器。sudo -i 切到 root，使用 ps -ef | grep Elasticsearch 找到该用户，然后 su - es 切到 es 用户（不切是无法处理 es 用户的 Java 进程的，例如打印 jstack 日志）。 top 查看服务器状态，发现 pid 4335 进程的 CPU 占用达到 180%，查看 CPU 核数：cat /proc/cpuinfo| grep “processor”| wc -l， 核数为 4，根据经验，通常是 C2 编译器，或者 GC 线程，最后是业务代码导致。因此需要定位该线程。使用 top -Hp 4335，得到线程号 30785，使用 printf "%x" 得到 16 进制数字 7841，方便在 jstack 日志查找线程。使用 jstack -l 4335 > jstacklog.txt 打印日志，然后找线程，vim jstacklog.txt, 开始查找，gg，/7841，enter，n， 找到 "Concurrent Mark-Sweep GC Thread" os_prio=0 tid=0x00007fd380063800 nid=0x7841 runnable 这个 CMS GC 线程，看来是内存不够了。 使用 jps -l 找到 es 启动类名称，然后使用 ps aux | grep Elasticsearch 找到启动详细信息，发现启动配置为 -Xmx2g -Xms2g, -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=50 ，这里为了防止串行 FGC，让 CMS 在 old 区达到 50% 时就开始 GC，所以 CMS 非常繁忙。为了验证此问题，使用 jstat -gcutil 4335 1000 查看 gc 状态，发现 fgc 频繁(5 秒一次)，ygc 正常（3 秒一次） ，这里说一下，CMS 的 fgc 此时和我们想象的不一样，CMS GC 只工作在老年代，每次 GC 会对 FGC 次数加 2，一次是 init mark，一次是 remark，这两个阶段会影响暂停应用，其他的清理阶段是并行清理的，对业务线程无影响，所以，当使用 CMS GC ，如果 jstat 看到 FGC 次数很多，不用在意。但当 CMS 出现 concurrent mode failure（CMS GC 的速度赶不上对象晋升到 old 区的速度），则会使用备用收集器 Serial，开始串行 GC，此时将会彻底 STW。 因此，这个 ES 将 CMS 的阈值调的很低，就是为了防止出现 concurrent mode failure。
在执行install.sh安装脚本时，通过--with-chartmuseum参数安装chart插件。
在广告系统中倒排索引起着至关重要的作用，当请求过来时，需要根据定向信息从倒排索引中匹配合适的广告。我们的倒排索引采用的是ElasticSearch（后面简称ES），考虑点是社区活跃，相关采集、可视化、监控以及报警等组件比较完善，同时ES基于java开发，所以调优和二次开发相对方便
最近面试过程中遇到问Elasticsearch的问题不少，这次总结一下，然后顺便也了解一下Elasticsearch内部是一个什么样的结构，毕竟总不能就只了解个倒排索引吧。本文标题就是我遇到过的两个问题，所以此次基本上只是围绕着这两个问题来总结。
mandb 用于初始化或手动更新索引数据库缓存。缓存包含与手册页系统的当前状态相关的信息，其中存储的信息由 man-db 实用程序用于提高其速度和功能。
MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高校获取数据的数据结构。
我们除了最最常用的ArrayList之外，还有LinkedList，这到底是什么东西？从LinkedList官方文档，我们可以了解到，它其实是实现了List和Queue的双向链表结构，而ArrayList底层则是数组结构。
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