官网文档：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/getting-started.html

 

es中的索引、类型、文档可以一一和关系型数据库中的概念去对应。

 

在本地部署三个es程序，将会自动水平扩容。任何一个节点挂掉，在其他节点都有备份数据保证分片数据的完整性。

 

主分片的数目在索引创建时就已经确定了下来。一般我们给一个索引分配5个主分片，一个副本。但当你拥有越多的副本分片时，也将拥有越高的吞吐量（前提是增加机器）。

 

REST设置命令

/index/_settings // 如果对所有索引，用 /_all/_settings{
    "number_of_replicas":1}    // 副本数{"refresh_interval": "10s"}    // 刷新时间

 

网页加载性能上报，es近实时搜索优化实践：（反复调研测试了一个礼拜才得出的精辟结论）

node接收端缓存800条数据，统一bulk到es；

es全局设置{ refresh_interval: 10s }，提升内存刷新时间。

 

聚合

按pageId做聚合（注意在terms里面设置size！—— 被坑惨过）

aggs: {  mypageId: {    terms: {      size: 1000,      field: 'pageId.keyword'    }  }}

{  "size": 0,  "aggs": {    "pageIds": {      "terms": {        "size": 100,        "field": "pageId.keyword"      }    }  }}

 

查询指纹用户匹配

http://10.10.19.29:9200/finger-query-2019.03.17/_search{
    "size":1,"aggs":{
   "users":{
   "terms":{
   "size":100,"field":"matched"}}}}

 

查询页面聚合

{  "size": 100,  "aggs": {    "pages": {      "terms": {        "size": 100,        "field": "pageId"      }    }  }}

 

精确查询

{  "query": {    "bool": {      "filter": {        "term": {          "pageId": "planting_v2_2_1"        }      }    }  }}

 

去重

{  "query": {    "match_all": {}  },  "collapse": {    "field": "pageId.keyword"  }}