Az analyze könnyedén kikapcsolható, amivel az indexelés gyorsítható "XXX": { "type": "text", "index": "not_analyzed", }, Ha egy mezőt nem analizálunk, akkor minden bizonnyal nem fogunk rá sortolni és aggregálni sem, ilyen esetben viszont érdemes felhívni arra az ES figyelmét, hogy ezeket a mezőket ne töltse be az in-memory bufferbe, hiszen az véges és nagy mennyiségű dokumentumoknál extra IO terhelést okozhat az aggregálandó adatok folyamatos ki/be töltögetése. Erre a célra találták ki a fielddata nevű mapping opciót, az így megjelölt típusú mezők adatai nem kerül betöltére az in-memory bufferbe a dokumentum betöltésekor. A fielddata opció egyébként alapértelmezetten ki van kapcsolva a text field typenál pont azért, hogy a nagy mennyiségű szövegek ne üssék ki folyamatosan a heapet. Kerüljük a multi-fields definíciókat! Személyes tapasztalatom alapján a legtöbb multi-fields használat esetén valójában arról van csak szó, hogy az eredeti field type rosszul lett megválasztva. Tipikusan jó példa erre az date type alá létrehozott text vagy keyword fields.
A késői 2017-Elastic alakított ki üzleti kapcsolatot a Google -hez Elastic Cloud GCP és Alibaba hez Elasticsearch és Kibana Alibaba Cloud. Elasticsearch Szolgálat Elastic Cloud a hivatalos házigazdája, és sikerült Elasticsearch és Kibana kínál az alkotók a projekt, mivel augusztus 2018 Elasticsearch Service felhasználók hozhatnak létre biztonságos telepítések partnerekkel, a Google Cloud Platform (GCP) és Alibaba Cloud. Az AWS 2015 óta kínálja az Elasticsearch -t felügyelt szolgáltatásként. Az ilyen felügyelt szolgáltatások tárhelyet, telepítést, biztonsági mentést és egyéb támogatást nyújtanak. A legtöbb felügyelt szolgáltatás a Kibana támogatását is tartalmazza. Lásd még Információ kinyerése Az információszerzési könyvtárak listája Hivatkozások Külső linkek Hivatalos honlapján
Ha egy ES installment tervezési fázisában jogosan felmerülhet az igény a nagy mennyiségű, összetett dokumentumok tárolására (értsd milliárdos darabszám), akkor viszont nagyon fontos, hogy már az index megtervezési fázisában meghozzunk néhány nagyon fontos döntést, ami erősen ki fog hatni a későbbi performanciára, ezek: Kezdjük az alapoknál: Alap esetben az elasticsearch az új indexeket 5:1 shard elosztással hozza létre, ami annyit tesz, hogy 5 primary shard jön létre és mindegyikről egy replika. Ez természetesen módosítható és érdemes is módosítani, azonban azt érdemes tudni, hogy egy index shard paramétereit annak CSAK a létrehozásánál lehet beállítani, utána módosítani azt már nem lehet. Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy MAXIMUM 5 node vehet részt az új adatok indexelésében és szintén maximum további 5 node vehet részt a queryk futtatásában, hiszen a queryk akár a replika shardokon is futhatnak a node balance miatt. Tehát ebben a konkrét (default) esetben a cluster 5 nodeig tud tökéletesen párhuzamosítani, és további 5 nodeig tud peak jelleggel további extra performanciát termelni, bár ez utóbbi már kevésbé releváns performancia.
Amikre érdemes még figyelni (ezekről lehet később írok külön postot): Az ES performanciájának egyik legfontosabb kulcsa az IOPS tehát, hogy másodpercenként mennyi IO műveletet tud végrehajtani a diszk környezet. Ennek kapcsán számtalan apró ötlet van (pl a több használata külön diszkeken, stb. ) amivel sokat lehet nyerni. Az indexing performanciára nagyon komoly hatást gyakorolhat a segment merge folyamat, tehát amikor az elemi index szegmenseket összefűzi az indexer. Ezt is lehet finomhangolni az index tartalma alapján. De teljesen máshogy kell paraméterezni a segment merget akkor ha SSD-n vagy ha hagyományos mozgó fejes diszken tároljuk az adatokat. Ha az adott index feltöltése "bulk import" elven történik, tehát nem folyamatosan szúrogatjuk be az új dokumentumokat, hanem időzítetten történik nagy mennyiségű adat bulk importja, akkor érdemes a bulk import előtt kikapcsolni a replikákat, majd utána vissza, ezzel megspórolhatjuk azt, hogy az összes replika egyszerre hajtsa végre a költséghatékony indexelést.
{ "mappings": { "event": { "_source": { "includes": [ "*", "meta. *"], "excludes": [ "scription", "*"]}}}} Az ES minden dokumentum betöltésekor automatikusa létrehoz egy _all fieldet, amiben az összes a dokumentumban fellelhető mező analizált adata szerepel felsorolásként. Ez sokat segít egy teljes indexre kiterjedő full text search queryhez, mindemellett viszont eléggé erőforrás igényes. Ha úgy egyébként ismerjük a saját adatmodellünket, akkor az _all kikapcsolható a mappingben ({"mappings": {"type_X": { "_all": { "enabled": false}}}}). Megfelelően kialakított mapping nélkül az ES minden szöveges adatot text-ben tárol, minden számot pedig valamilyen numberic datatypeben. Előbbi azért lehet probléma, mert a "text" field type alapértelmezetten analizált. Az analizálás során az indexer elemi daraboka szedi a text tartalmát és szavanként tárolja azt a gyorsabb keresés érdekében. Ez egy erőforrás igényes művelet, amire a legtöbb esetben nem igazán van szükség, hiszen a legtöbb esetben nincs szükségünk a full text search funkcióra a text fieldeknél.
Támogatja a csiszolást és a perkolációt, ami hasznos lehet az értesítéshez, ha az új dokumentumok megegyeznek a regisztrált lekérdezésekkel. Egy másik jellemző, az "átjáró" kezeli az index hosszú távú fennmaradását; például egy index helyreállítható az átjáróról szerver összeomlás esetén. Az Elasticsearch támogatja a valós idejű GET kéréseket, ami alkalmassá teszi NoSQL adattárolásra, de nem tartalmaz elosztott tranzakciókat. 2019. május 20-án az Elastic ingyenesen elérhetővé tette az Elastic Stack alapvető biztonsági funkcióit, beleértve a titkosított kommunikációt szolgáló TLS-t, a fájlok és natív tartományokat a felhasználók létrehozásához és kezeléséhez, valamint a szerepkör-alapú hozzáférés-vezérlést a fürt API-khoz való felhasználói hozzáférés és indexek. A megfelelő forráskód elérhető az "Elastic License" ( forrás) licenc alatt. Ezenkívül az Elasticsearch a kínált szolgáltatások részeként SIEM és gépi tanulást kínál. Irányított szolgáltatások Az Elastic 2015-ben a Found felvásárlásából kifejlesztett Elastic Cloud az Elasticsearch-alapú SaaS kínálat családja, amely magában foglalja az Elasticsearch szolgáltatást, valamint az Elastic App Search szolgáltatást és az Elastic Site Search szolgáltatást, amelyeket az Elastic Swiftype felvásárlásából fejlesztettek ki.
Fry ebben zsír alma. Ízesítse fahéjjal, mézzel, sóval és borssal. A végén adjuk hozzá a mazsolát és a bulgur. Tálaláskor a kacsa almával, amelyek sült kacsa körül, és díszítsük főzött. A hazai kacsa a sütőben burgonyával Elkészítésekor a kacsa szövetváz fő jól pácolt, és fenntartani a megfelelő időben a sütőben sütjük a húst tökéletesen, ez volt puha, mert feleslegével melegítjük zsírt. Fat Duck kiemelkedik a sok, van egy sajátos íze, hogy jól megy a zöldség. Kacsa a sütőben burgonyával, más zöldség és gyümölcs, különösen lágy, mint impregnált növényi pár, és a burgonya felszívja az aromás kacsa zsír. Egész kacsát elektromos sütőben légkeveréssel vagy csak simán alsó-felső sütéssel jobb sütni?. kacsa közepes méretű 1, 2-1, 5 kg burgonya 10 pc. Alma 5 db. szilárd körte 5 db. 1 fej fokhagyma kakukkfű, rozmaring, bazsalikom növényi olaj Kacsa mosás, száraz törülközővel dörzsölje kívül és belül sóval és borssal. Finomra vágjuk a gyógynövények, héja és átjutnia fokhagyma sajtó, keverjük össze növényi olaj, egy nátrium-kacsa, kívül és belül. Pácolja egy fél órát. Mossuk ki a burgonya gumó.
Csökkentse a hőt, fedje le és párolja 20 percig. Tálaljuk a darabokra vágott kacsát főzőlével és a zöldségekkel. Tippek és tanácsok a kemencében sült kacsához Állítsa be a sütést a kacsa méretének megfelelően. Charlotte almával fedezze fel a Femme Actuelle Le MAG receptjeit Cannelés dukan - receptek receptje a konyháról ma Sajttorta egy üvegben vad áfonyával fedezze fel a Femme Actuelle Le MAG főzési receptjeit Párolt sárgarépa lenmaggal Dukan Brownies - Receptek Receptek a Cuisine Actuelle-ről
Ideális esetben 25 percet főzni 500 g-onként. Tehát 1 kg-os kacsa esetén hagyjon 50 percet 180 ° C-os sütőben, 2 kg-os kacsa esetén 1 óra 40 percet.. Gondolkodjon, miközben főz rendszeresen sütje meg a kacsahúst a főzőlével. Ha olyan gőzös kemencéje van, mint nekem, akkor nem kell. Miután a hús megfőtt, tálalás előtt hagyja 15 percig pihenni az alufóliával letakart sütőből. Csak gyengébb lesz. Hogyan kell megfelelően elkészíteni a sült tojást Hogyan főzzünk csirkemellet Hogyan készítsünk sült húst, hőmérséklet és főzési idő Hogyan készítsünk és főzzünk húst Hogyan főzzük a l; zöldségek minőségük megőrzése érdekében; táplálkozási s