elasticsearch 分拣时,Elasticsearch 5在发动机罩下做什么?
我在Elasticsearch文档上阅读了以下文字 排序时,相关的已排序字段值将加载到内存中。这意味着每个碎片都应该有足够的内存来容纳它们 这与我对排序的理解不同。我认为一些数据类型,例如关键字,应该已经被排序了,因为Elasticsearch将在它们上面创建索引。这些已经排序的字段不需要加载到内存中进行再次排序elasticsearch 分拣时,Elasticsearch 5在发动机罩下做什么?,elasticsearch,elasticsearch,我在Elasticsearch文档上阅读了以下文字 排序时,相关的已排序字段值将加载到内存中。这意味着每个碎片都应该有足够的内存来容纳它们 这与我对排序的理解不同。我认为一些数据类型,例如关键字,应该已经被排序了,因为Elasticsearch将在它们上面创建索引。这些已经排序的字段不需要加载到内存中进行再次排序 那么我的理解是否正确呢?关系数据库中的索引意味着B*树,这确实是经过排序的 Elasticsearch中的索引是存储数据的地方;之前我们将其与关系世界中的表进行了比较,但由于各种原因
那么我的理解是否正确呢?关系数据库中的索引意味着B*树,这确实是经过排序的
Elasticsearch中的索引是存储数据的地方;之前我们将其与关系世界中的表进行了比较,但由于各种原因,这并不是真的,所以我们不要将其用作直接比较。除了上面提到的索引时间排序Val之外,索引不会存储为基于特定字段的排序数据结构。但是,某些字段可以有效地用于排序(如数字数据类型或未分析的文本)。这就是上面提到的内存考虑发挥作用的地方。关系数据库中的索引意味着B*树,这确实是经过排序的
Elasticsearch中的索引是存储数据的地方;之前我们将其与关系世界中的表进行了比较,但由于各种原因,这并不是真的,所以我们不要将其用作直接比较。除了上面提到的索引时间排序Val之外,索引不会存储为基于特定字段的排序数据结构。但是,某些字段可以有效地用于排序(如数字数据类型或未分析的文本)。这就是上面提到的内存问题。如果您使用ES6,您可以从中受益如果您使用ES6,您可以从中受益