elasticsearch数据怎么删除？

一、elasticsearch数据怎么删除？

其实限制一个node最高不超过3个shard也没有这必要，我们的做法是按照主机上SSD的数量来定shard的数量，因为这个时候每个shard实际上会落到一个硬盘上去。

至于数据存储的问题，首先要考虑业务，再确定shard和index的策略：

一般涉及到日志类的数据存储，应该按照日期来分index，这样查新的时候直接查最近写入的index就可以了，旧的index数据也可以定期删除或是转移到SATA盘里面去；

只用一个index也有好处，管理方便，但是需要提前考虑好数据的增长速度；

shard多了其实会更加浪费资源，但是一个shard太大了对恢复和迁移也是个问题，这种优化其实官方也没啥好的说法，总之一切看自己的实际情况，慢慢测试了。

二、elasticsearch海量数据存储规则？

es底层是lucene，lucene索引库存的是倒排索引，数据写入过程将javabean转成document对象，然后存到索引库中，索引库分索引区和文档区，写入过程要先分词，索引区存的是词和这个词在哪个文章什么位置，而文档区存的是所有内容

三、elasticsearch是如何同步数据的？

elasticsearch同步数据，需要先打开数据文件，姜文字列表放在另一个数据库中，用加成口令累加后，集成批处理口令即可

四、怎么同步数据库的数据到elasticsearch？

可以考虑以下几种方法：

使用Logstash：Logstash是一个强大的数据处理工具，可以从各种数据源中提取数据并将其发送到Elasticsearch。你可以使用Logstash配置一个输入插件来连接数据库，并配置一个输出插件将数据发送到Elasticsearch。Logstash提供了各种输入和输出插件，可以根据你的数据库类型选择相应的插件进行配置。

使用Elasticsearch JDBC插件：Elasticsearch提供了一个官方的JDBC插件，可以用于将关系型数据库中的数据导入到Elasticsearch。你可以通过配置JDBC连接字符串、SQL查询和映射规则，将数据库表中的数据导入到Elasticsearch索引中。

使用编程语言和Elasticsearch客户端：你可以使用编程语言（如Java、Python等）中的数据库连接库和Elasticsearch客户端库来编写自定义的数据同步脚本。通过编写代码，你可以连接数据库，执行查询并将结果转换为Elasticsearch文档，然后使用Elasticsearch客户端将文档发送到Elasticsearch。

不论你选择哪种方法，都需要考虑以下几个步骤：

连接数据库：使用数据库连接字符串或其他认证信息，建立与数据库的连接。

执行查询：编写合适的SQL查询语句来检索数据库中的数据。可以根据需要使用条件、筛选、排序等操作。

转换数据：对于从数据库中检索到的数据，你可能需要进行转换和映射，以使其适应Elasticsearch的索引结构和文档格式。

将数据发送到Elasticsearch：通过相应的API或工具，将转换后的数据发送到Elasticsearch集群中的索引。

请注意，同步数据库数据到Elasticsearch是一个复杂的过程，需要谨慎处理，考虑数据量、性能、索引设计等因素。在执行任何数据同步操作之前，请确保备份数据库和Elasticsearch数据，以防止意外数据丢失。

五、elasticsearch可以替代数据库吗？

不推荐代替数据库哦~ ES团队不推荐完全采用ES作为主要存储，缺乏访问控制还有一些数据丢失和污染的问题 建议还是采用专门的 DB存储方案，然后用ES来做serving。

es没有事务，而且是近实时。成本也比数据库高，几乎靠吃内存提高性能。最逆天的是，mapping不能改。

六、可否完全使用ElasticSearch代替数据库存储？

不推荐代替数据库哦~ ES团队不推荐完全采用ES作为主要存储，缺乏访问控制还有一些数据丢失和污染的问题 建议还是采用专门的 DB存储方案，然后用ES来做serving。

es没有事务，而且是近实时。成本也比数据库高，几乎靠吃内存提高性能。最逆天的是，mapping不能改。

七、elasticsearch collapse原理？

一、Elasticsearch概述

Elasticsearch 是一个基于Lucene的分布式搜索引擎。

搜索引擎三大过程：爬取内容、进行分词、建立反向索引。

二、Elasticsearch如何快速索引：倒排索引或反向索引

将key映射value，改为value映射key。

倒排索引：即把文件ID对应到关键词的映射转换为关键词到文件ID的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现这个关键词。

三、总结

1.Elasticsearch 中的索引、类型和文档的概念比较重要，类似于 MySQL 中的数据库、表和行。

2.Elasticsearch 也是 Master-slave 架构，也实现了数据的分片和备份。

3.Elasticsearch 一个典型应用就是 ELK 日志分析系统

八、elasticsearch怎么使用？

用2个Map作为传参，一个是must，一个是should。代码如下：

//创建查询

SearchRequestBuilder srb = client.prepareSearch(INDEX);

srb.setTypes(ASK_TYPE);

srb.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH);

//分页

srb.setFrom((pageNo - 1) * pageSize).setSize(pageSize);

//按时间倒序

SortBuilder sortBuilder = SortBuilders.fieldSort("date").order(SortOrder.DESC);

srb.addAggregation(aggregation);//聚合

srb.addSort(sortBuilder);//排序

/**********************主要看这里 start*********************************/

if(null != mustMap && mustMap.size() > 0){

//创建一个查询

BoolQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();

//这里查询的条件用map传递

for(String key : mustMap.keySet()){

queryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery(key,mustMap.get(key)));

}

//这里查询的条件用map传递

for(String key : shouldMap.keySet()){

queryBuilder.should(QueryBuilders.termQuery(key,mustMap.get(key)));

}

//查询

srb.setQuery(queryBuilder);

}

/**********************主要看这里 end*********************************/

//请求

SearchResponse response = srb.get();

//更多看这里：http://www.sojson.com/tag_elasticsearch.html

九、elasticsearch开源吗？

必须是的。获取源码地址：

https://github.com/elastic/elasticsearch

，切换到要读取的分支即可。

十、elasticsearch 密码错误？

答，更新数据，确认密码是否正确，重试