当前位置: 首页 > news >正文

在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧——聚合与搜索(三)

#在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧——聚合与搜索(三)

前言

在这里插入图片描述 请添加图片描述
文章目录
  • 前言- 聚合和分析-
    • 执行聚合操作-
      • 1. 使用Java API执行聚合操作- 2. 使用CURL命令执行聚合操作- 1. 使用Java API执行度量操作- 2. 使用CURL命令执行度量操作- 使用缓存- 调整分片大小和数量- 使用搜索建议- 结论- 节点发现- 负载均衡- 故障转移- 结论- 访问控制- 加密- 身份验证- 结论- REST API- 客户端库- 结论
在这里插入图片描述

聚合和分析

在Elasticsearch中执行聚合和度量操作可以帮助我们对数据进行更深入的分析。本文将介绍如何使用聚合和度量来执行复杂的数据分析操作,例如计数、平均值、百分位数和分组等。

执行聚合操作

1. 使用Java API执行聚合操作

可以使用Java API执行各种聚合操作。以下是使用RestHighLevelClient对象执行名为my_index的索引中的terms聚合操作的代码示例:

SearchRequest request = new SearchRequest("my_index");
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
TermsAggregationBuilder aggregation =AggregationBuilders.terms("by_age").field("age");
sourceBuilder.aggregation(aggregation);
request.source(sourceBuilder);
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

以上代码使用SearchRequest对象和SearchSourceBuilder对象执行terms聚合操作,并按年龄字段分组。

2. 使用CURL命令执行聚合操作

也可以使用CURL命令执行各种聚合操作。以下是使用名为my_index的索引中的terms聚合操作检索所有文档的示例:

curl -XGET 'localhost:9200/my_index/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"aggs" : {"by_age" : {"terms" : { "field" : "age" }}}
}
'

执行度量操作

1. 使用Java API执行度量操作

可以使用Java API执行各种度量操作。以下是使用RestHighLevelClient对象执行名为my_index的索引中的avg度量操作的代码示例:

SearchRequest request = new SearchRequest("my_index");
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
AvgAggregationBuilder aggregation =AggregationBuilders.avg("avg_age").field("age");
sourceBuilder.aggregation(aggregation);
request.source(sourceBuilder);
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

以上代码使用SearchRequest对象和SearchSourceBuilder对象执行avg度量操作,并返回年龄字段的平均值。

2. 使用CURL命令执行度量操作

也可以使用CURL命令执行各种度量操作。以下是使用名为my_index的索引中的avg度量操作检索所有文档的示例:

curl -XGET 'localhost:9200/my_index/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"aggs" : {"avg_age" : {"avg" : { "field" : "age" }}}
}
'

结论

本文介绍了如何使用聚合和度量来执行复杂的数据分析操作,例如计数、平均值、百分位数和分组等。使用Java API或CURL命令都可以对Elasticsearch索引中的数据进行聚合和度量操作,以便更好地理解和分析数据。在实际应用中,需要根据具体需求选择合适的聚合和度量操作来使用。

搜索性能优化

优化Elasticsearch的搜索性能是应用程序中非常重要的一部分。本文将介绍如何使用缓存、调整分片大小和数量,以及使用搜索建议等方式来优化Elasticsearch的搜索性能。

使用缓存

Elasticsearch中有两种类型的缓存:查询缓存和过滤器缓存。查询缓存为相同的查询结果提供快速的响应,而过滤器缓存则会缓存过滤器结果,以便在后续搜索中快速使用。以下是使用Java API启用过滤器缓存的代码示例:

SearchRequest request = new SearchRequest("my_index");
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("age", 30));
sourceBuilder.postFilter(QueryBuilders.termQuery("city", "New York"));
sourceBuilder.size(0);
sourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.avg("avg_age").field("age"));
sourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.terms("by_city").field("city"));
sourceBuilder.profile(true);
sourceBuilder.cache(true);
request.source(sourceBuilder);
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

以上代码使用SearchSourceBuilder对象启用了过滤器缓存。

调整分片大小和数量

分片是Elasticsearch中数据的基本单元,并且将数据划分为多个分片可以使Elasticsearch更好地处理大型数据集。但是,如果分片过大或过小,都会影响搜索性能。以下是使用Java API设置索引分片数和备份数的代码示例:

CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("my_index");
request.settings(Settings.builder().put("index.number_of_shards", 5).put("index.number_of_replicas", 1));

以上代码使用CreateIndexRequest对象设置名为my_index的索引的分片数为5,备份数为1。

使用搜索建议

搜索建议是Elasticsearch中一种重要的搜索优化技术。它可以在用户输入搜索查询时提供自动完成、拼写检查和相关性建议等功能。以下是使用Java API添加基于文本的完整推荐搜索建议的代码示例:

SearchRequest request = new SearchRequest("my_index");
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
SuggestionBuilder termSuggestionBuilder =SuggestBuilders.termSuggestion("name").text("jonh");
SuggestBuilder suggestBuilder = new SuggestBuilder();
suggestBuilder.addSuggestion("suggest_name", termSuggestionBuilder);
sourceBuilder.suggest(suggestBuilder);
request.source(sourceBuilder);
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

以上代码使用SearchSourceBuilder对象添加了一个基于文本的完整推荐搜索建议。

结论

本文介绍了如何使用缓存、调整分片大小和数量以及使用搜索建议等方法来优化Elasticsearch的搜索性能。使用这些技术可以提高搜索响应速度,并增强用户体验。在实际应用中,需要根据具体的搜索需求来选择合适的优化方式。

集群管理

配置和管理Elasticsearch集群是使大规模Elasticsearch应用程序成功运行的关键。本文将介绍如何进行节点发现、负载均衡和故障转移等操作来配置和管理Elasticsearch集群。

节点发现

节点发现是Elasticsearch中一个重要的概念,它允许新节点加入到已有的Elasticsearch集群中。以下是使用Java API启用节点发现功能的代码示例:

Settings settings = Settings.builder().put("discovery.seed_hosts", "host1:9300,host2:9300").put("cluster.name", "my_cluster_name").build();
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings);

以上代码使用Settings对象启用了节点发现功能,并将节点列表设置为host1和host2。

负载均衡

负载均衡是在分布式系统中非常重要的一部分,它可以确保系统中所有节点都平均地承载负载。以下是使用Java API添加负载均衡功能的代码示例:

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")).setHttpClientConfigCallback(httpClientBuilder -> httpClientBuilder.addInterceptorLast(new ElasticsearchInterceptor())));

以上代码使用RestClient对象添加了一个名为ElasticsearchInterceptor的拦截器来实现负载均衡。

故障转移

故障转移是在Elasticsearch集群中必须考虑的问题。当某个节点发生故障时,需要立即采取行动将其替换为另一个节点。以下是使用Java API添加自动故障转移功能的代码示例:

Settings settings = Settings.builder().put("cluster.routing.allocation.enable", "all").put("cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries", 20).put("cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries", 2).put("indices.recovery.max_bytes_per_sec", "50mb").build();

以上代码启用了自动故障转移功能,并设置了一些相关参数,例如索引恢复速度和并发恢复数等。

结论

本文介绍了如何进行节点发现、负载均衡和故障转移等操作来配置和管理Elasticsearch集群。这些技术可以使Elasticsearch应用程序更稳定、可靠和高效。在实际应用中,需要选择合适的配置选项和管理方案来满足具体需求。

安全性和访问控制

保护Elasticsearch集群和数据是任何生产环境下应用程序的必要条件之一。本文将介绍如何使用访问控制、加密和身份验证等技术来提高Elasticsearch的安全性。

访问控制

访问控制是Elasticsearch中一个非常重要的概念,它可以确保只有经过授权的用户才能够访问Elasticsearch集群和数据。以下是使用Java API添加基于用户名/密码的访问控制的代码示例:

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")).setHttpClientConfigCallback(httpClientBuilder -> httpClientBuilder.setDefaultCredentialsProvider(new BasicCredentialsProvider())).setRequestConfigCallback(requestConfigBuilder -> requestConfigBuilder.setConnectTimeout(5000).setSocketTimeout(60000)));

以上代码使用RestClient对象添加了一个BasicCredentialsProvider对象作为默认凭据提供者,以实现基于用户名/密码的访问控制。

加密

加密可以确保在Elasticsearch集群和数据传输过程中的安全性。以下是使用Java API启用HTTPS加密的代码示例:

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "https")));

以上代码使用RestClient对象启用了HTTPS加密协议,以确保数据传输的安全性。

身份验证

身份验证是Elasticsearch中一个非常重要的概念,它可以确保只有经过授权的用户才能够访问和修改Elasticsearch集群和数据。以下是使用Java API添加基于X-Pack的身份验证功能的代码示例:

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "https")).setHttpClientConfigCallback(httpClientBuilder -> httpClientBuilder.setDefaultCredentialsProvider(new BasicCredentialsProvider())).setRequestConfigCallback(requestConfigBuilder -> requestConfigBuilder.setConnectTimeout(5000).setSocketTimeout(60000)).setXpackBuilder(XPackClientBuilder.builder("username", "password")));

以上代码使用RestClient对象启用了基于X-Pack的身份验证功能,并将用户名和密码设置为"username"和"password"。

结论

本文介绍了如何使用访问控制、加密和身份验证等技术来提高Elasticsearch的安全性。这些技术可以确保Elasticsearch集群和数据的安全性,并保护其免受未经授权的访问和攻击。在实际应用中,需要根据具体需求来选择合适的安全措施。

应用程序集成

将Elasticsearch集成到应用程序中是实现数据搜索和分析的关键。本文将介绍如何使用REST API和各种客户端库来将Elasticsearch集成到应用程序中。

REST API

Elasticsearch提供了REST API,以便应用程序可以通过HTTP协议与Elasticsearch进行交互。以下是使用Java代码向Elasticsearch索引添加文档的示例:

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
IndexRequest request = new IndexRequest("my_index");
request.id("1");
String jsonString = "{" +"\"name\":\"John\"," +"\"age\":30," +"\"city\":\"New York\"" +"}";
request.source(jsonString, XContentType.JSON);
IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);

以上代码使用RestHighLevelClient对象向名为"my_index"的索引添加ID为1的文档。

客户端库

Elasticsearch也提供了各种语言的客户端库,以便应用程序可以更容易地与Elasticsearch交互。以下是使用Java API添加Elasticsearch客户端库的代码示例:

<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>7.14.0</version>
</dependency>

以上代码将elasticsearch-rest-high-level-client客户端库添加到Java项目中。

以下是使用Java代码向Elasticsearch索引添加文档的客户端库示例:

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
IndexRequest request = new IndexRequest("my_index");
request.id("1");
Map<String, Object> jsonMap = new HashMap<>();
jsonMap.put("name", "John");
jsonMap.put("age", 30);
jsonMap.put("city", "New York");
request.source(jsonMap);
IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);

以上代码使用RestHighLevelClient对象和Elasticsearch客户端库向名为"my_index"的索引添加ID为1的文档。

结论

本文介绍了如何使用REST API和各种语言的客户端库将Elasticsearch集成到应用程序中。这些方法可以使应用程序更有效地与Elasticsearch交互,并实现数据搜索和分析等功能。在实际应用中,需要根据具体需求来选择合适的集成方式。

相关文章:

  • 北京网站建设多少钱?
  • 辽宁网页制作哪家好_网站建设
  • 高端品牌网站建设_汉中网站制作
  • python库(10):SpaCy库实现NLP处理
  • 【面试题】Golang(第四篇)
  • json-server服务使用教程
  • kafka 常用命令
  • 某某会员小程序后端性能优化
  • 11网络层-分组转发算法
  • 20240711每日消息队列-------------MQ消息的积压的折磨
  • html设计(两种常见的充电效果)
  • HCIA学习笔记(6)-ACL+NAT
  • LabVIEW扬尘控制系统
  • NsightCompute教程入门
  • 【Django项目】基于Python+Django+MySQL的音乐网站系统项目
  • go 密码hash加密包 bcrypt
  • CUDA原子操作
  • uniapp 表格,动态表头表格封装渲染
  • SegmentFault for Android 3.0 发布
  • 230. Kth Smallest Element in a BST
  • android高仿小视频、应用锁、3种存储库、QQ小红点动画、仿支付宝图表等源码...
  • Apache的基本使用
  • ES6简单总结(搭配简单的讲解和小案例)
  • Git学习与使用心得(1)—— 初始化
  • Java面向对象及其三大特征
  • Mysql数据库的条件查询语句
  • PAT A1092
  • Python语法速览与机器学习开发环境搭建
  • Synchronized 关键字使用、底层原理、JDK1.6 之后的底层优化以及 和ReenTrantLock 的对比...
  • vue的全局变量和全局拦截请求器
  • 来,膜拜下android roadmap,强大的执行力
  • 区块链将重新定义世界
  • 我这样减少了26.5M Java内存!
  • UI设计初学者应该如何入门?
  • ​【经验分享】微机原理、指令判断、判断指令是否正确判断指令是否正确​
  • #WEB前端(HTML属性)
  • (阿里云万网)-域名注册购买实名流程
  • (二十三)Flask之高频面试点
  • (九)One-Wire总线-DS18B20
  • (深度全面解析)ChatGPT的重大更新给创业者带来了哪些红利机会
  • (十三)Java springcloud B2B2C o2o多用户商城 springcloud架构 - SSO单点登录之OAuth2.0 根据token获取用户信息(4)...
  • (一)硬件制作--从零开始自制linux掌上电脑(F1C200S) <嵌入式项目>
  • (转)可以带来幸福的一本书
  • (轉貼) 寄發紅帖基本原則(教育部禮儀司頒布) (雜項)
  • .NET Core 实现 Redis 批量查询指定格式的Key
  • .NET 命令行参数包含应用程序路径吗?
  • .NET 中什么样的类是可使用 await 异步等待的?
  • .NET的数据绑定
  • .net反编译工具
  • .net连接oracle数据库
  • //usr/lib/libgdal.so.20:对‘sqlite3_column_table_name’未定义的引用
  • [ solr入门 ] - 利用solrJ进行检索
  • [20161214]如何确定dbid.txt
  • [2023-年度总结]凡是过往,皆为序章
  • [AIGC] 使用Curl进行网络请求的常见用法
  • [Angular] 笔记 9:list/detail 页面以及@Output
  • [Ariticle] 厚黑之道 一 小狐狸听故事
  • [bzoj 3534][Sdoi2014] 重建