解決ElasticSearch深度分頁機制中Result window is too large問題
技術標籤:pythonjavaelasticsearch大資料linux
問題描述:ES深度分頁機制為防止記憶體溢位預設閾值為10000,當讀取資料>10000時會出現 “Result window is too large”問題
解決方案:修改分頁機制最大視窗值
命令(我這裡將視窗設定成30000):
curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/index/_settings -d '{ "index" : { "max_result_window" : 30000}}'
注意:視窗值設定不宜過大。資料量太大場景,根據es深度分頁機制讀取某一頁資料時,會將前面頁的資料也載入到記憶體當中 ,造成cpu和記憶體過載,影響效能。
相關推薦
解決ElasticSearch深度分頁機制中Result window is too large問題
技術標籤:pythonjavaelasticsearch大資料linux 問題描述:ES深度分頁機制為防止記憶體溢位預設閾值為10000,當讀取資料>10000時會出現 “Result window is too large”問題解決方案:修改分頁機制最大視窗值
ElasticSearch查詢超過10000條報錯Result window is too large
背景 後臺查詢訂單列表,將mysql查詢改造為es查詢.分頁展示,每頁10條資料,當查詢頁數超過1000頁時,發現後臺es報錯,報錯資訊為:
Elasticsearch報錯Result window is too large
具體報錯如下 {Type: search_phase_execution_exception Reason: \"all shards failed\" CausedBy: \"Type: illegal_argument_exception Reason: \"Result window is too large, from + size must be less than or e
[ES] Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] but was [10010].
技術標籤:ElasticSearch 使用elasticsearch做分頁查詢時,當查詢記錄超過10000時,會報如下錯誤:
elasticsearch 深度分頁以及scroll 滾動搜尋
深度分頁 深度分頁其實就是搜尋的深淺度,比如第1頁,第2頁,第10頁,第20頁,是比較淺的;第10000頁,第20000頁就是很深了。
Elasticsearch 深度分頁 search_after
Version: 7.11 預設情況下 from 與size 的引數組合無法獲取超過 10,000 的資料. 此限制是由 index.max_result_window 設定的保護措施。搜尋請求通常是覆蓋多個分片, 使用 from 與 size 進行分頁, 每個分片需要載入符
python elasticsearch 深度分頁——scroll的使用與清除(clear_scroll)
網上的大部教程都講到了elasticsearch使用scroll遊標的方法,但使用後往往沒有清除遊標,這會造成scroll超過最大數量的限制而報錯,應該在任務結束時去手動清理scroll(否則只能等到設定的時間後遊標才會自動清理)
elasticsearch深度分頁問題
一、深度分頁方式from + size es 預設採用的分頁方式是 from+ size 的形式,在深度分頁的情況下,這種使用方式效率是非常低的,比如我們執行如下查詢
ElasticSearch 深度分頁 (史上最全)
ElasticSearch 深度分頁 (史上最全) 社群小夥伴的呼聲 三大ElasticSearch分頁方式 傳統方式(from&size)
ElasticSearch的深度分頁
ElasticSearch的深度分頁 coordinate node節點 搜尋和bulk等請求可能會涉及到多個節點上的不同shard裡的資料,比如一個search請求,就需要兩個階段執行,首先第一個階段就是一個coordinating node接收到這個客戶端的
上億資料怎麼玩深度分頁?相容MySQL + ES + MongoDB
面試題 & 真實經歷 面試題:在資料量很大的情況下,怎麼實現深度分頁? 大家在面試時,或者準備面試中可能會遇到上述的問題,大多的回答基本上是分庫分表建索引,這是一種很標準的正確回答,但現實總是很骨感,所
Elasticsearch深分頁以及排序查詢問題
Elasticsearch深分頁以及排序查詢問題 1.簡介 ES為了避免深分頁,不允許使用分頁(from&size)查詢10000條以後的資料,因此如果要查詢第10000條以後的資料,要使用ES提供的 scroll(遊標) 來查詢
springboot2.0 整合elasticsearch 實現分頁搜尋
最近的專案中有使用到el做站內分詞搜尋,簡單描述下業務邏輯: 首先專案是類似於部落格的一個系統,在釋出文章的時候有全公開,只針對某個部門公開 還有私密的;
完美解決MybatisPlus外掛分頁查詢不起作用總是查詢全部資料問題
一 介紹 1.1 MyBatis Plus簡介 MyBatis-Plus(簡稱 MP),是一個 MyBatis 的增強工具包,**只做增強不做改變. 發工作、提高生產率而生。**
BitQL 億級別資料查詢包含排序和深度分頁以及隨機跳頁
自研億級別記憶體檢索引擎 大家好,下面將介紹一下本人封裝的一個記憶體資料引擎BitQL,它是面向億級別數量級的查詢排序和分頁功能,尤其是隨機跳頁,當前已經測試或1個億的資料檢索排序分頁返回結果,總時間
解決mybatis plus 分頁查詢有條數,total和pages都是零的問題
一. 問題還原 1. Controller程式碼部分 Page<FixedAssetsEntity> pageForPlus = getPage(); Page<FixedAssetsEntity> fixedAssetsEntityPage = fixedAssetsService.selectPage(pageForPlus);
解決mybatis-plus分頁查詢不生效,配置分頁攔截器
技術標籤:問題mybatis 前言 前段時間用mybatis-plus的分頁查詢沒有效果,查詢的結果是該表中的所有資料,在pom無誤的情況下,檢查有沒有把分頁攔截器注入到spring中,後來發現是分頁查詢攔截器沒有配置
MySQL深度分頁
假設有一個千萬量級的表,取1到10條資料; select * from table limit 0,10; select * from table limit 1000,10;
虛擬記憶體分頁機制的地址對映
概述 在之前的文章虛擬記憶體對分頁機制做了簡單的介紹. 還有一個疑問, 那就是如何將虛存中的邏輯地址對映為實體地址呢? 今天就來簡單分析一下.
如何解決MySQL深分頁問題
前言 我們日常做分頁需求時,一般會用limit實現,但是當偏移量特別大的時候,查詢效率就變得低下。本文將分四個方案,討論如何優化MySQL百萬資料的深分頁問題,並附上最近優化生產慢SQL的實戰案例。