es删除_source字段

一、es删除_source字段

es删除_source字段是在Elasticsearch中执行数据操作时经常遇到的一个问题。在许多情况下，我们希望从索引中删除存储的文档字段，以减小索引的大小并提高性能。然而，要正确地执行此操作，我们需要了解一些关键概念和步骤。

什么是_source字段？

在Elasticsearch中，每个文档都包含一个特殊的字段，即_source字段。这个字段存储了文档的原始JSON内容，包括所有字段和其对应的数值或文本。默认情况下，该字段是启用的，这意味着Elasticsearch会自动为每个文档创建和维护该字段。

为什么要删除_source字段？

尽管_source字段对于检索文档的原始内容非常方便，但在某些情况下，它可能会带来一些不必要的开销。例如，当我们的文档非常大且包含许多不需要检索的字段时，保留_source字段可能会导致索引变得庞大，从而影响查询性能和存储成本。

如何删除_source字段？

要删除文档中的_source字段，我们可以通过更新文档的映射设置来实现。具体步骤如下：

• 1. 确定索引的映射：首先，我们需要获取索引的当前映射设置，以了解文档的结构和字段信息。
• 2. 禁用_source字段：在更新索引的映射设置时，可以通过将_source字段的enabled属性设置为false来禁用该字段。
• 3. 重新索引文档：由于更改映射设置后不会影响现有文档，我们需要重新索引文档才能使更改生效。

注意事项和建议

在执行删除_source字段的操作时，有一些注意事项和建议需要我们考虑：

• 谨慎操作：在禁用_source字段之前，请确保您了解其对您的应用程序和查询性能的影响。如果有必要，可以先进行测试以评估影响。
• 备份数据：在进行任何索引更改之前，请务必备份您的数据，以防意外情况发生。
• 定期优化：一旦禁用了_source字段，定期检查索引的大小和性能，并根据需要进行优化和调整。

结论

通过适当地管理索引的结构和字段，我们可以优化Elasticsearch的性能并降低存储成本。删除_source字段是其中一个重要的操作，但在执行此操作时务必谨慎，并遵循最佳实践和建议。

二、es如何删除字段

本文将重点讨论ES如何删除字段的问题。Elasticsearch作为一种强大而灵活的搜索引擎，可以帮助用户快速高效地检索和分析数据。然而，在使用过程中，有时用户可能需要对索引中的字段进行删除操作，以满足特定的需求或优化数据结构。接下来我们将介绍在Elasticsearch中如何删除字段，以及相关注意事项和最佳实践。

什么是Elasticsearch

Elasticsearch是一个基于Apache Lucene构建的开源分布式搜索引擎，提供了强大的全文搜索和数据分析功能。它可以快速地存储、搜索和分析大量数据，并具有良好的可扩展性和性能表现。在处理大数据量和复杂查询时，Elasticsearch往往是许多企业和组织的首选。

如何删除字段

在Elasticsearch中，要删除已存在的字段，需要通过Mapping API来实现。下面是一些步骤和示例代码，供您参考：

1. 首先，使用GET请求获取指定索引的mapping信息：
GET /索引名/_mapping
2. 然后，找到要删除的字段，在mapping信息中进行相应的修改：

  
  POST /索引名/_mapping
  {
    "properties": {
      "字段名": {
        "type": "text",
        "index": false
      }
    }
  }
  
  

3. 最后，确认修改生效，检查mapping信息是否已更新成功。

通过以上步骤，您可以在Elasticsearch中成功删除指定字段。请注意，删除字段操作可能会影响已有的数据和查询逻辑，因此在执行之前请务必谨慎考虑。

相关注意事项和最佳实践

在进行字段删除操作时，有一些注意事项和最佳实践需要您考虑：

• 备份数据：在删除字段之前，建议先对数据进行备份，以防操作失误导致数据丢失。
• 影响分析：评估删除字段可能带来的影响，包括数据结构变更、查询逻辑调整等方面。
• 版本控制：确保您的Elasticsearch版本和相关组件支持字段删除功能。
• 与团队沟通：在执行字段删除操作前，最好与团队成员或相关人员进行沟通和确认。

总的来说，ES如何删除字段是一个涉及数据结构和业务逻辑的重要操作，需要谨慎对待。通过正确的操作步骤和注意事项，可以保证字段删除操作顺利进行并最大限度地减少对系统的影响。

结语

希望本文对您理解ES如何删除字段问题有所帮助。如有任何疑问或意见，欢迎在下方留言讨论。感谢您的阅读！

三、es数据库详解？

es数据库是一个基于Lucene的搜索服务器。

es数据库提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。

es数据库是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。

设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

官方客户端在Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。

根据DB-Engines的排名显示，es数据库是最受欢迎的企业搜索引擎，其次是Apache Solr，也是基于Lucene。

四、ES是什么数据库？

ElasticSearch简称ES，是一个高拓展和开源的全文搜索和分析引擎，可以准实时地存储、搜索、分析海量的数据。

它和MongoDB、redis等一样是非关系型数据。

业应用定位：采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具

五、es数据库优缺点？

ElasticSearch最广泛的使用场景，是提供垂直搜索功能。什么是垂直搜索呢？

垂直搜索引擎是针对某一个行业的专业搜索引擎，是搜索引擎的细分和延伸，是对网页库中的某类专门的信息进行一次整合，定向分字段抽取出需要的数据进行处理后再以某种形式返回给用户。垂直搜索是相对通用搜索引擎的信息量大、查询不准确、深度不够等提出来的新的搜索引擎服务模式，通过针对某一特定领域、某一特定人群或某一特定需求提供的有一定价值的信息和相关服务。其特点就是“专、精、深”，且具有行业色彩，相比较通用搜索引擎的海量信息无序化，垂直搜索引擎则显得更加专注、具体和深入。

其实说白了就一句话，垂直搜索是在企业内部使用的搜索引擎。这种搜索引擎的特点是，内容可能是一些结构化的数据，而不像大搜索那样都是杂乱的内容。

一般被拿来解决一些什么样的问题？

数据库字段太多，查询太慢，索引没有办法再做优化；

数据库一个count就拖死全表；

MySQL的limit翻到几十几百万页后实在是太慢；

数据库like实在太慢，每次like整个服务器cpu内存飙高，拖慢整个线上服务；

想要对外/内提供db里的数据的全文检索服务；

提供日志(程序运行)查询功能；

下面来针对上面几方面的问题逐一进行说明。

数据库方面

MySQL对于一些较为固定，字段较少的查询方式，可以通过简单的增加索引来完成优化。在大多数公司，即使对索引优化不熟悉，也有专门的dba来帮忙完成一些简单的优化。甚至有些公司要求程序中不允许出现orm，必须用纯sql来完成业务逻辑，这样dba可以直接介入到代码中来。

不过到字段太多的时候，这种方法就失灵了。字段越多，查询自然就越慢（比如单条记录可能都超过了4k）。

MySQL表在普通查询过程中，比如select * from xxx limit 100w, 100;这种，数据量小的时候随便写sql，可能不会体会到翻页的痛。但在一个单表3000w的系统中写了limit 100w, 10。那数据库服务器就哭了。因为实际上数据库为了取出想要的那几条数据，需要把所有的数据也就是10000010条都取到内存中，复杂一点的select再加上order by则可能会同时涉及到多次磁盘读取和文件排序，慢上加慢。

除此之外，现在最流行的innodb之类的存储引擎在计算count的时候非常的慢。当然了，网络上会有人从乱七八糟的文章里看到换myisam应该就会更快的结论，但这其实是错的。如果在select语句的where条件中也有表达式时，这两种存储引擎本质上都是一样的，都会很慢很慢。

还有MySQL的like，其实没什么玄幻的，每次做like本质还是查询内容去和数据库字段做字符串匹配。非常地慢。

现在一般的互联网系统都是普遍的写少读多的系统，写/读搞不好会有1/5以上。但因为数据量庞大，为了读取效率而去做拆表或者拆库的话，有时候实在是有点得不偿失。而且拆表拆库对业务代码来说也并不透明，还可能会对本来支持的功能造成额外的影响。只是为了查询而去拆分的话，不是很合适。

上面这些问题，ES都可以解决。企业里对数据的查询一般可以分为三种：列表查询、详情查询和统计查询。列表一般就是列表页对应的查询，详情查询一般就是具体id对应的详情查询，而统计查询一般都是在看一些数值之类的报表，也就是一堆count值。

这三种查询里，MySQL做起来最困难的是1和3，即列表查询和统计查询。列表查询这种场景也会对应各种各样的查询条件，例如字段等于/小于/大于/不等判断，或者像字符串的严格匹配/前后缀模糊查询，时间字段的范围查询，in查询等等。这些查询都可以翻译为ES中的bool查询，举一个简单的例子：

例如上面这个es中的bool查询，就是从这种sql翻译过来的：

对应到业务里，常用的查询其实大多数都是这些很简单的条件并列，A && B && C && D。所以翻译起来也比较简单。

单表的count放在ES里做也非常的快，为什么呢？因为ES本身会把单个字段的一种值当作一个term，然后会记录这个term出现的所有文档和出现次数。举个例子，我们公司的业务，可能会去查询某个业务线下的所有工单。那么查询条件就类似于where business_type is 6这样。可能只需要一毫秒就返回了结果。很费解是不是？其实ES也只是去读了一下这个business_type是6的term出现的文档数，逻辑上是很简单的。

这是不是说明ES就是万能的了？

并不是。

首先是翻页的问题，ES里有上亿数据，翻到最后一页的时候还是会比较慢，并且会影响到整个系统的load，然后系统响应变慢。因为其原理还是拿一堆数据来做merge。

从传统的sql思维翻译到es的dsl过程也稍微有点痛苦。因为ES毕竟是从搜索引擎的角度去做这些事情，所以如果当DB来用的话，其DSL设计就显得很别扭。虽然有了上面的转换规则，但实际上业务转换起来并没有这么方便，比如在通常的查询里还可能会有where a = 1 or b = 2。显然想转成DSL就没有这么方便了。

ES不是数据库，所以如果想要实现联表查询也会变得很麻烦。如果还想实现事务，那么还是放弃吧。

在企业里用ES提供查询服务的话，一般都会做一层查询封装。直接提供sql接口。

但插件支持的功能也是有限的，并不是所以的特性都能很好的支持，比如join。所以也有一些公司的人会用druid之类的东西做一个sql parser层，然后来支持这些需求。

不过即使是直接用这种插件，也不能认为它就能一劳永逸，还是需要对ES内部的机制(例如mapping)和通常的查询方式(term/query_string/wild_card等)很了解才行。

比如必须知道wildcard查询必须对字符串字段设置为not_analyzed。还得知道term什么时候代表的是分词后的词，什么时候代表的是整个字段的值。

在了解了这些之后才会了解到ES的高性能like，其实也还是有一些限制。例如输入的字符串会被分词，这也就是说，想要高性能的时候只能用ES默认提供的基于词的字符串like，而且一旦分词，就没办法实现类似sql里的 x= "Hello world"这种准确匹配的逻辑。也就是说，在ES里查询hello world，hello world fuck也会出现在结果当中。不过这个对于大多数的业务来说实际上是无所谓的。

检索服务方面

搜索是人类的自然需求。如果不是的话，那Google和百度就不会诞生了。

而检索/搜索的基本原理就是对语句进行分词，然后再形成倒排索引，再根据词项出现次数对文档进行打分，最终按分数倒序展示给用户。

对于海量数据的公司来说，一个单机的方案很快就会遇到瓶颈，而去寻求或自行开发更好的解决方案。在ES之前solr更流行一些吧，不过solr的配置还是稍微麻烦，而es的集群搭建只要改改yml就好了。

有了ES以后，集群便可以非常方便地进行动态扩展。只要加硬盘加机器改配置就好，因为本身的副本分布策略比较科学。所以只要别一半以上的节点都挂掉，数据就不会丢失。而且还会在某些结点挂掉的时候自动进行分片relocate。

由于ES本身带的分词不是很科学，这样的话对doc打分可能会有一些影响。比如中国人可能不正确地分成了中/国人之类的。现在很多人会选择以插件的形式把ik分词器之类的插件挂载到es上来改善分词效果。这些插件的本质其实还是一个非常庞大的中文词库。内部设计有链接可以直接查看语句的分词结果，可以方便地直接查看效果。

所以要是有几亿的文档需要做些检索，那五六台配置不错的ES机器就足够了，甚至都不用ssd。

日志方面

企业里的系统一般都是分布式系统，所以无论是接入，还是api，还是db，都不太可能在一台机器上完成需求。

对于某一个服务模块来说，多台机器最麻烦的就是去查问题。在没有日志系统的时代，程序员大概只能登陆到机器去一台一台寻找可能的错误日志，然而因为负载均衡算法(比如可能是一致性哈希望/随机/RR/WR)的问题，可能一个用户在一次访问会话(session)中的请求都不是一台而是多台机器完成的响应。

所以日志系统的工作就是把日志汇集到一起，并提供统一的查询入口。

要收集日志一般会自行搭建一个elk平台，elasticsearch/logstash/kibana必不可少。

不过拿来的东西总会有那么一些问题，比如kibana里的按地图出数据默认用的是googlemap，在墙内使会有些问题，这个问题github上也有人已经解决了。再比如logstash这个程序可能只考虑了简单的收集 ，如果是大公司的业务讲究一个严谨。例如想要对日志收集端的资源使用做一些限制，不能随便占用系统资源而影响到业务系统。再比如还希望日志不要因为网络闪断之类的问题导致日志丢失什么的，所以还可能会在logstash后面再加一个kafka/redis。不管怎么说，工作基础还是elk。

日志系统还存在一个问题，因为海量的数据和海量的访问，日志的数据量一般都非常地庞大。所以一般数据都会有一个过期时间，一般来说，日志数据其实一般也就一周或者一个月。毕竟即使是一个边缘部门，一周的日志也都已经几个亿(100+GB)了。

查询起来也不希望太慢，所以还是尽量把日志索引的大小控制在一个范围内。当然，也有按照日期来生成索引的。每一天在一个独立的索引下，这样查询性能也会好一些。

同时又是因为这海量的数据，在写入到ES的时候必须使用bulk端口，相信使用过ES的人都知道使用和不使用分别意味着什么。

六、es数据库是什么？

ElasticSearch （es）数据库是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。

它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用ElasticSearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。ElasticSearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elastic Search 数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户。

Elasticsearch是与名为Logstash的数据收集和日志解析引擎以及名为Kibana的分析和可视化平台一起开发的。这三个产品被设计成一个集成解决方案，称为“Elastic Stack”（以前称为“ELK stack”）。

Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索，具有接近实时的搜索，并支持多租户。”Elasticsearch是分布式的，这意味着索引可以被分成分片，每个分片可以有0个或多个副本。每个节点托管一个或多个分片，并充当协调器将操作委托给正确的分片。再平衡和路由是自动完成的。“相关数据通常存储在同一个索引中，该索引由一个或多个主分片和零个或多个复制分片组成。一旦创建了索引，就不能更改主分片的数量。

Elasticsearch使用Lucene，并试图通过JSON和Java API提供其所有特性。它支持facetting和percolating，如果新文档与注册查询匹配，这对于通知非常有用。

另一个特性称为“网关”，处理索引的长期持久性；例如，在服务器崩溃的情况下，可以从网关恢复索引。Elasticsearch支持实时GET请求，适合作为NoSQL数据存储，但缺少分布式事务

七、es和数据库的区别？

1.结构名称不同

一个ES集群可以包含多个索引（数据库），每个索引又包含了很多类型（表），类型中包含了很多文档（行），每个文档使用 JSON 格式存储数据，包含了很多字段（列）。

关系型数2.ES分布式搜索，传统数据库遍历式搜索

2.ES支持分片和复制，从而方便水平分割和扩展，复制保证了es的高可用与高吞吐。

在ES中，当你创建一个索引（数据库）的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的索引（数据库），索引可以被放置到集群中的任何节点上。

八、数据库删除操作指南：如何正确删除数据库

了解数据库删除操作

数据库删除是指在数据库管理系统中移除数据库的操作。在进行数据库删除操作之前，需要谨慎考虑，确保没有重要的数据会被删除。

步骤一：备份重要数据

在执行数据库删除操作之前，务必先对重要数据进行备份。这是防止意外情况发生时能够恢复数据的重要步骤。

步骤二：登录数据库管理系统

使用合适的权限账号登录数据库管理系统，确保有足够的权限执行数据库删除操作。

步骤三：执行删除语句

根据具体的数据库管理系统，执行对应的删除数据库的语句。例如，对于MySQL数据库，可以使用DROP DATABASE database_name;来删除数据库。

步骤四：确认删除操作

在执行删除操作前，系统通常会进行一次确认，确保用户有意执行该操作。请仔细阅读确认信息，避免操作失误。

步骤五：验证数据库删除

删除操作执行完毕后，可以通过系统提供的查询功能验证数据库是否成功删除。

通过本指南，你可以学习到如何正确并安全地删除数据库，避免数据丢失和操作失误的风险。

九、MySQL数据库删除语句大全，数据库删除操作技巧解析

MySQL数据库删除语句

MySQL数据库是一种常见的关系型数据库，删除操作是数据库中非常关键的一部分。在MySQL数据库中，删除操作不仅涉及到删除表中的数据，还可能涉及到删除整个表、数据库或者指定条件下的数据。

下面是MySQL数据库中常用的删除语句：

• DELETE FROM table_name;: 这是一条基本的删除语句，用于删除指定表中的所有数据。
• DELETE FROM table_name WHERE condition;: 这条语句可以根据指定条件删除表中的数据。
• DROP TABLE table_name;: 使用此语句可以删除整个表。
• DROP DATABASE database_name;: 用于删除整个数据库。

数据库删除操作技巧解析

在进行数据库删除操作时，需要特别小心，避免造成不可挽回的数据丢失。以下是一些建议：

• 在执行删除操作之前，一定要确认好操作的表或数据，避免误删。
• 如果要删除整个表或数据库，最好先备份数据，以防止误操作。
• 谨慎使用带有"WHERE"条件的删除语句，确保条件准确，避免误删大量数据。
• 在生产环境中，最好限制删除操作的权限，减少误操作的风险。

通过本文的介绍，相信大家对MySQL数据库的删除操作有了更清晰的认识，也能更加安全地进行数据库删除操作。

感谢您阅读本文，希望对您有所帮助。

十、oracle数据库删除命令？

删除表中的数据：delete from 表名;truncate table 表名;

删除表：drop table 表名;

删除数据库：drop database 数据库名;

甲骨文股份有限公司（NASDAQ：ORCL，Oracle）是全球大型数据库软件公司。总部位于美国加州红木城的红木岸（Redwood Shores），现时首席执行官为公司创办人劳伦斯·埃里森（Lawrence J. Ellison）。