1、preference决定了哪些shard会被用来执行搜索操作_primary,_primary_first,_local,_only_node:xyz,_prefer_node:xyz,_shards:2,3bouncingresults问题，两个document排序，field值相同；不同的shard上，可能排序不同；每次请求轮询打到不同的replicashard上；每次页面上看到的搜索

课程大纲1、我们如果发出一个搜索请求的话，会拿到一堆搜索结果，本节课，我们来讲解一下，这个搜索结果里的各种数据，都代表了什么含义2、我们来讲解一下，搜索的timeout机制，底层的原理，画图讲解GET/_search{"took":6,"timed_out":false,"_shards":{"total":6,"successful":6,

（1）document路由到shard上是什么意思？（2）路由算法：shard=hash(routing)%number_of_primary_shards举个例子，一个index有3个primaryshard，P0，P1，P2每次增删改查一个document的时候，都会带过来一个routingnumber，默认就是这个document的_id（可能是手动指定，也可能是自动生成）routing=_i

（1）consistency，one（primaryshard），all（allshard），quorum（default）我们在发送任何一个增删改操作的时候，比如说put/index/type/id，都可以带上一个consistency参数，指明我们想要的写一致性是什么？put/index/type/id?consistency=quorumone：要求我们这个写操作，只要有一个primaryshard是activ

1、客户端发送请求到任意一个node，成为coordinatenode2、coordinatenode对document进行路由，将请求转发到对应的node，此时会使用round-robin随机轮询算法，在primaryshard以及其所有replica中随机选择一个，让读请求负载均衡3、接收请求的node返回document给coordinatenode4、coor

1、shard&replica机制再次梳理2、图解单node环境下创建index是什么样子的1、shard&replica机制再次梳理（1）index包含多个shard（2）每个shard都是一个最小工作单元，承载部分数据，lucene实例，完整的建立索引和处理请求的能力（3）增减节点时，shard会自动在nodes中负载均衡（4）primaryshard和

1、图解横向扩容过程，如何超出扩容极限，以及如何提升容错性（1）primary&replica自动负载均衡，6个shard，3primary，3replica（2）每个node有更少的shard，IO/CPU/Memory资源给每个shard分配更多，每个shard性能更好（3）扩容的极限，6个shard（3primary，3replica），最多扩容到6台机器，每个shard可以占用单

课程大纲1、lucene和elasticsearch的前世今生2、elasticsearch的核心概念3、elasticsearch核心概念vs.数据库核心概念1、lucene和elasticsearch的前世今生lucene，最先进、功能最强大的搜索库，直接基于lucene开发，非常复杂，api复杂（实现一些简单的功能，写大量的java代码），需要深入

环境描述：AnolisOSrelease8.6mongodb-org-7.0.9-1服务器规划：主机名IP地址MongosServer组件端口ConfigServer组件端口ShardServer组件端口mongodb01192.168.109.1372701727018主节点：27019副本节点：27020仲裁节点：27021mongodb02192.168.109.13827017

记一次ElasticSearch重启之后shard未分配问题的解决环境ElasticSearch6.3.2，三节点集群Ubuntu16.04一个名为user的索引，索引配置为：3primaryshard，每个primaryshard2个replica正常情况下，各个分片的分布如下：可见，user索引的三个分片平均分布在各台机器上，可以完全容忍一台机

转载请注明出处：1、备份元数据基本语法：influxdbackup<path-to-backup>备份元数据，没有任何其他参数，备份将只转移当前状态的系统元数据到path-to-backup。path-to-backup为备份保存的目录，不存在会自动创建。该备份会备份所有数据库以及所有保存策略下得数据。

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索引的参数，分为两类：静态参数，仅支持在创建索引时指定，或者关闭索引后指定。动态参数，允许在索引工作期间指定或者修改。静态参数index.number_of_shards默认值为1。本参数用于控制主分片的数量，仅支持在创建时指定，对于已关闭的索引，修改本参数不会生效。es.index.max_number_o

MongoDB中的索引索引就是为了加速查询的,MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样，这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令：创建索引:db.集合名称.ensureIndex({"name":1})1代表索引升序存储-1代表索引降序存储_id默认自动创建索引注意:该索引被创建后，基

ElasticSearch设计的理念就是分布式搜索引擎，底层其实还是基于lucene的。核心思想就是在多台机器上启动多个es进程实例，组成了一个es集群。es中存储数据的基本单位是索引，比如说你现在要在es中存储一些订单数据，你就应该在es中创建一个索引order_idx，所有的订单数据

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一海量数据的索引，第一个要解决的是数据存储的问题，solr提供数据存储平台有两种，第一个是本地磁盘，另一个是HDFS，我们可以通过solrhome的配置来实现。在本次实践中，我们选择的是本地磁盘，因为采用的solrcloud部署模式，本身就是多节点多机器，在存储上不会有问题，还有另一个重要的原因后面会

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分库分表之前试过了分表不分库，详情见：https://www.cnblogs.com/expiator/p/17524493.html这次再试下分库分表。依赖包SpringBoot用的是2.6.13版本。<dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-

1、shardcluster搭建及规划10个实例端口：38017-38026configserver：3台构成的复制集（1主两从，不支持arbiter）38018-38020shard节点：sh1：38021-23（1主两从，复制集名字sh1）sh2：38024-26（1主两从，复制集名字sh2）mongosmongos：380172、搭建shard节点规划创建安装路径$mkdir-

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