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ES 即Elasticsearch,是一个基于 Lucene 的开源分布式搜索和分析引擎,具备高可扩展性、高可靠性和实时搜索等特性,能够对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行快速索引和搜索,广泛应用于全文搜索、日志分析、数据挖掘等领域。

解析Elasticsearch滚动查询机制,详细讲解大数据量检索时产生数据重复的根本原因及解决方案

本文深度解析Elasticsearch滚动查询机制,详细讲解大数据量检索时产生数据重复的根本原因及解决方案。通过Python示例代码演示正确的Scroll API使用方法,对比分析滚动查询与分页搜索、Search After的差异,提供生产环境中的参数调优建议和常见问题排查指南,帮助开发者构建稳定高效的数据检索系统。
ES Elasticsearch Python

Elasticsearch数据写入时的批量操作性能优化,从BulkAPI的正确使用到索引设计等技术详细

本文深入探讨Elasticsearch批量写入的性能优化方案,从Bulk API的正确使用到索引设计、硬件资源配置、线程模型优化等九个维度,提供可落地的实战技巧。通过详细的Java代码示例和性能测试数据,揭示批量写入过程中的常见陷阱及解决方案,帮助开发者构建高性能的Elasticsearch写入体系。
ES Elasticsearch Java IO

探讨Elasticsearch中文搜索优化方案,详析IK分词器配置、自定义词典管理、同义词扩展等技术

本文深入探讨Elasticsearch中文搜索优化方案,详细解析IK分词器配置、自定义词典管理、同义词扩展等核心技术。通过电商、内容平台等典型场景的实战案例,展示从基础配置到高级搜索策略的完整优化路径。涵盖版本兼容性处理、性能调优技巧及常见问题解决方案,帮助开发者构建高效准确的中文搜索引擎。
ES Elasticsearch

Elasticsearch集群节点丢失的恢复方案,包含分片分配原理、两种典型故障场景的恢复演示

本文详细解析Elasticsearch集群节点丢失的完整恢复方案,包含分片分配原理、两种典型故障场景的实战恢复演示、分步操作命令及自动化脚本示例。深入探讨节点角色差异对恢复策略的影响,提供配置优化建议和硬件选型指南,并总结运维过程中的注意事项。适合搜索服务运维人员、分布式系统开发者阅读,帮助快速定位和解决ES节点故障问题。
ES Elasticsearch

解析Elasticsearch同义词配置失效的问题,从文件路径、格式规范到分词器绑定等维度提供完整方案

本文深入解析Elasticsearch同义词配置失效的常见问题,从文件路径、格式规范到分词器绑定等维度提供完整解决方案。通过多个生产环境真实案例,详细演示同义词配置的正确方法,分析IK分词器与同义词过滤器的集成技巧,并给出性能优化建议。无论您是初次配置还是排查疑难杂症,都能获得可直接复用的实践经验。
ES Elasticsearch

解析Web搜索服务容器化中Dockerfile的实践要点,演示多阶段构建、安全加固、性能优化等技巧

本文深入解析Web搜索服务容器化中Dockerfile的实践要点,通过Python+Elasticsearch技术栈的完整示例,详细演示多阶段构建、安全加固、性能优化等核心技巧。涵盖应用场景分析、技术方案对比、常见问题解决方案,为构建高可用搜索服务提供从开发到部署的全链路指导。
Docker ES Python DockerCompose Dockerfile

ES数据同步失败的常见原因与修复方案,以及Logstash、Filebeat等工具的配置示例

本文深度解析Elasticsearch数据同步失败的高频故障,提供Logstash、Filebeat等主流工具的真实场景配置示例。涵盖网络异常、配置错误、版本冲突等典型问题的解决方案,详解重试机制、死信队列等核心修复技术,对比不同同步工具的适用场景,助力开发者构建高可靠的数据同步管道。
ES Elasticsearch Logstash

Elasticsearch性能调优全链路方案,涵盖索引设计规范、分片策略制定、查询语句优化等核心技巧

本文深度解析Elasticsearch性能调优全链路方案,涵盖索引设计规范、分片策略制定、查询语句优化、冷热数据分离等核心技巧。通过多个生产级示例演示如何提升写入吞吐量50%、降低查询延迟80%,并提供硬件配置建议与监控诊断方法,帮助开发者构建高性能搜索服务。
ES Elasticsearch JVM ILM

Elasticsearch索引重建耗时过长,提供包含硬件调优、配置优化、分片策略在内的完整解决方案

本文深入解析Elasticsearch索引重建耗时过长的核心问题,提供包含硬件调优、配置优化、分片策略在内的完整解决方案。通过多个生产级Java/Python代码示例,详细演示如何实现分段重建、资源控制、索引预热等关键技术,涵盖电商、物联网等典型场景的最佳实践,帮助开发者大幅提升索引维护效率。
ES Elasticsearch Python Java

解析Elasticsearch跨索引查询的性能损耗问题,揭示查询变慢的根本原因

本文深入解析Elasticsearch跨索引查询的性能损耗问题,通过多个生产级案例揭示查询变慢的根本原因。文章提供五步实战优化方案,涵盖索引别名、分片策略、字段对齐等关键技术,并给出性能监控方法和避坑指南。针对电商、IoT等典型场景,演示如何通过查询路由优化和缓存策略实现3-5倍的性能提升,为分布式搜索服务提供可落地的优化参考。
ES Elasticsearch ILM

C#利用NEST对Elasticsearch数据进行排序和过滤的方法?

本文详细讲解如何在C#中利用NEST客户端实现Elasticsearch数据的排序与过滤操作。通过多个完整示例演示价格排序、地理距离排序、精确过滤、范围查询等典型场景的实现方法,解析索引映射管理技巧,对比技术方案的优缺点,并给出性能优化建议。适用于.NET开发者快速掌握Elasticsearch数据查询的核心技能,包含NEST 7.x版本的最佳实践和常见问题解决方案。
.NET ES Elasticsearch C# Nest

探讨Elasticsearch数据迁移中的数据一致性问题,解析版本冲突、映射变更等典型隐患

本文深入探讨Elasticsearch数据迁移中的数据一致性问题,通过真实案例解析版本冲突、映射变更等典型隐患,提供Reindex API、CCR同步、哈希校验等解决方案。包含多场景技术实现示例,涵盖版本比对、日志分析、快照验证等实用技巧,助力实现平滑可靠的数据迁移。
ES Elasticsearch CCR Reindex

聊聊Elasticsearch分片分配机制,详解分片数量计算、冷热数据分层、手动调优等核心优化技巧

本文深入解析Elasticsearch分片分配机制,通过电商搜索、日志分析等真实场景案例,详细讲解分片数量计算、冷热数据分层、手动调优等核心优化技巧。涵盖分片分配原理、常见误区、监控指标设置及版本升级注意事项,提供可直接复用的API示例和配置参数,帮助开发者快速解决集群性能瓶颈问题。
ES Elasticsearch JVM ILM

解析Elasticsearch索引刷新频率的优化策略,演示如何平衡写入性能与查询实时性

本文深入解析Elasticsearch索引刷新频率的优化策略,通过多个技术栈示例演示如何平衡写入性能与查询实时性。从基础原理到生产环境实战,涵盖动态调整技巧、关联参数优化、典型场景解决方案,并提供完整的避坑指南。适合搜索中间件开发人员和运维工程师深度阅读,帮助构建高性能的Elasticsearch集群。
ES Elasticsearch Translog

Elasticsearch集群的性能监控,详解CPU、内存、磁盘、查询性能等指标阈值的设置策略

本文深入解析Elasticsearch集群性能监控的核心指标体系,提供包含Prometheus、Python脚本在内的多维度监控示例,详解CPU、内存、磁盘、查询性能等关键指标的阈值设置策略。通过电商大促、日志分析等典型场景的实战分析,对比不同监控方案优劣,分享容量规划、告警优化等宝贵经验,助力构建高可用的Elasticsearch监控体系。
ES Elasticsearch Prometheus

详解Elasticsearch(ES)搜索结果出现重复文档的原因和处理方法

本文深入解析Elasticsearch搜索结果出现重复文档的成因,详细讲解基于文档ID控制、Term Vector分析、字段组合过滤、聚合查询去重、外部预处理管道等五种解决方案,提供完整的Python和ES查询示例代码,对比不同方案的应用场景和性能表现,并给出集群优化建议和版本控制策略,帮助开发者构建高效的搜索去重系统。
ES Elasticsearch

Elasticsearch热索引写入性能优化,详解缓存调优策略、分片数量计算公式及示例

本文深度解析Elasticsearch热索引写入性能优化方案,详细讲解缓存调优策略、分片数量计算公式及实战操作示例。涵盖索引缓冲区设置、Translog配置技巧、分片动态调整方法,并提供典型应用场景对比分析。适合中高级Elasticsearch运维人员及架构师阅读,帮助解决高并发写入场景下的性能瓶颈问题。
ES Elasticsearch Translog

Elasticsearch数据写入性能瓶颈的原因,提供索引配置、批量写入优化、集群架构设计等方案

本文深入解析Elasticsearch数据写入性能瓶颈的十大常见原因,提供从索引配置、批量写入优化到集群架构设计的完整解决方案。包含多个生产级示例代码,涵盖硬件资源分配、分片策略优化、写入流程改造等关键技术点,助力开发者构建高性能搜索服务。
ES Elasticsearch JVM ILM