一、elasticsearch数据怎么删除？
其实限制一个node最高不超过3个shard也没有这必要，我们的做法是按照主机上SSD的数量来定shard的数量，因为这个时候每个shard实际上会落到一个硬盘上去。
至于数据存储的问题，首先要考虑业务，再确定shard和index的策略：
一般涉及到日志类的数据存储，应该按照日期来分index，这样查新的时候直接查最近写入的index就可以了，旧的index数据也可以定期删除或是转移到SATA盘里面去；
只用一个index也有好处，管理方便，但是需要提前考虑好数据的增长速度；
shard多了其实会更加浪费资源，但是一个shard太大了对恢复和迁移也是个问题，这种优化其实官方也没啥好的说法，总之一切看自己的实际情况，慢慢测试了。
二、elasticsearch海量数据存储规则？
es底层是lucene，lucene索引库存的是倒排索引，数据写入过程将javabean转成document对象，然后存到索引库中，索引库分索引区和文档区，写入过程要先分词，索引区存的是词和这个词在哪个文章什么位置，而文档区存的是所有内容
三、elasticsearch是如何同步数据的？
elasticsearch同步数据，需要先打开数据文件，姜文字列表放在另一个数据库中，用加成口令累加后，集成批处理口令即可
四、怎么同步数据库的数据到elasticsearch？
可以考虑以下几种方法：
使用Logstash：Logstash是一个强大的数据处理工具，可以从各种数据源中提取数据并将其发送到Elasticsearch。你可以使用Logstash配置一个输入插件来连接数据库，并配置一个输出插件将数据发送到Elasticsearch。Logstash提供了各种输入和输出插件，可以根据你的数据库类型选择相应的插件进行配置。
使用Elasticsearch JDBC插件：Elasticsearch提供了一个官方的JDBC插件，可以用于将关系型数据库中的数据导入到Elasticsearch。你可以通过配置JDBC连接字符串、SQL查询和映射规则，将数据库表中的数据导入到Elasticsearch索引中。
使用编程语言和Elasticsearch客户端：你可以使用编程语言（如Java、Python等）中的数据库连接库和Elasticsearch客户端库来编写自定义的数据同步脚本。通过编写代码，你可以连接数据库，执行查询并将结果转换为Elasticsearch文档，然后使用Elasticsearch客户端将文档发送到Elasticsearch。
不论你选择哪种方法，都需要考虑以下几个步骤：
连接数据库：使用数据库连接字符串或其他认证信息，建立与数据库的连接。
执行查询：编写合适的SQL查询语句来检索数据库中的数据。可以根据需要使用条件、筛选、排序等操作。
转换数据：对于从数据库中检索到的数据，你可能需要进行转换和映射，以使其适应Elasticsearch的索引结构和文档格式。
将数据发送到Elasticsearch：通过相应的API或工具，将转换后的数据发送到Elasticsearch集群中的索引。
请注意，同步数据库数据到Elasticsearch是一个复杂的过程，需要谨慎处理，考虑数据量、性能、索引设计等因素。在执行任何数据同步操作之前，请确保备份数据库和Elasticsearch数据，以防止意外数据丢失。
五、elasticsearch可以替代数据库吗？
不推荐代替数据库哦~ ES团队不推荐完全采用ES作为主要存储，缺乏访问控制还有一些数据丢失和污染的问题 建议还是采用专门的 DB存储方案，然后用ES来做serving。
es没有事务，而且是近实时。成本也比数据库高，几乎靠吃内存提高性能。最逆天的是，mapping不能改。六、可否完全使用ElasticSearch代替数据库存储？
不推荐代替数据库哦~ ES团队不推荐完全采用ES作为主要存储，缺乏访问控制还有一些数据丢失和污染的问题 建议还是采用专门的 DB存储方案，然后用ES来做serving。
es没有事务，而且是近实时。成本也比数据库高，几乎靠吃内存提高性能。最逆天的是，mapping不能改。
七、海量日志数据存储用elasticsearch和hbase哪个好？
hbase面向列非常好加字段的！
es适合搜索和分析小规模数据，速度快过hbase。
hbase稳定可靠，而且可以通过mr spark等大批量拉取数据。
八、如何查看Elasticsearch中的数据映射（Mapping）
什么是Elasticsearch数据映射？
在Elasticsearch中，数据映射（Mapping）是用于定义索引中的字段和其相应的数据类型的过程。它帮助Elasticsearch理解如何解析索引中存储的数据，以便进行有效的搜索和分析。
如何查看Elasticsearch中的数据映射？
要查看Elasticsearch中的数据映射，可以使用Elasticsearch的API来获取索引的Mapping信息。以下是几种常用的方法：
-
使用Get Mapping API：通过调用Get Mapping API，可以获取特定索引的Mapping信息。例如，使用以下命令可以获取名为example_index的索引的Mapping信息：
GET /example_index/_mapping -
使用Index Templates API：Index Templates API允许您管理索引模板，它们包含要应用于新索引的设置和映射。您可以通过以下命令来获取特定模板的Mapping信息：
GET /_index_template/template_1 -
使用Mapping Meta-Data API：通过Mapping Meta-Data API，您可以获取指定字段的Mapping信息。例如，使用以下命令可以获取名为example_field的字段的Mapping信息：
GET /example_index/_mapping/field/example_field
为什么需要查看Elasticsearch中的数据映射？
查看Elasticsearch中的数据映射对于以下情况非常重要：
- 在索引数据前，确认字段映射配置的准确性和一致性。
- 了解数据类型和字段的分析，以便进行有效的搜索和聚合操作。
- 调试和优化索引映射，确保数据存储和检索的效率和准确性。
总结
查看Elasticsearch中的数据映射是管理和优化索引的重要一步。通过使用Elasticsearch的API，您可以轻松地获取索引的Mapping信息，从而更好地理解和利用存储在Elasticsearch中的数据。
感谢您阅读本文，希望本文可以帮助您更好地理解如何查看Elasticsearch中的数据映射，从而更好地管理和优化索引。
九、全面解析Elasticsearch中的JSON数据处理
在现代企业中，Elasticsearch作为一种强大的分布式搜索引擎，越来越受到开发者和数据分析师的青睐。尤其在处理和存储JSON格式的数据时，其高效的性能和灵活的结构使其成为理想选择。本文将深入探讨Elasticsearch如何处理JSON数据，包括数据的存储、查询、以及与其他系统的集成。
什么是Elasticsearch？
Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎，具有高可扩展性、易于使用和实时搜索的特点。它能够处理结构化和非结构化数据，尤其擅长于文本搜索。由于其分布式架构，Elasticsearch能够处理大量数据，并同时支持多用户的查询请求。
理解JSON数据格式
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，具有易于人类阅读和编写的特点，同时也易于机器解析和生成。JSON格式通过简单的键值对来表示复杂的数据结构，广泛应用于各类Web应用程序与API。
Elasticsearch中的JSON数据存储
在Elasticsearch中，数据以文档的形式存在，文档通常采用JSON格式。这些文档存储在称为索引的逻辑结构中。具体步骤如下：
- 创建索引：在使用Elasticsearch存储数据之前，首先需要创建一个索引。索引可以看作是数据库中的表，用于存储一类文档。
- 添加文档：使用HTTP PUT请求将JSON格式的数据发送到索引中，Elasticsearch会将其存储为一个文档。
- 文档结构：每个文档都有一个唯一的标识符（ID）以及相应的元数据，可以通过此ID快速检索。
查询JSON文档
Elasticsearch提供了一种丰富的查询DSL（Domain Specific Language），使得用户能够根据需求灵活查询和分析JSON数据。常用的查询方式包括：
- Match Query：用于全文检索，查找包含特定词语的文档。
- Term Query：用于精确匹配一个特定词或值。
- Range Query：用于查找在某一范围内的文档。
- Bool Query：结合多个查询条件，支持AND、OR、NOT等操作。
例如，要查找某个特定字段包含特定值的文档，可以使用如下的JSON请求：
{
"query": {
"match": {
"field_name": "search_value"
}
}
}
如何优化Elasticsearch的JSON查询
为了提升查询性能，可以考虑如下优化策略：
- 使用过滤器：在查询中结合使用过滤器，Elasticsearch能够缓存过滤结果，从而提高响应速度。
- 合理设置分片：根据数据量合理设置索引的分片数，提高数据的分布性和查询并发处理能力。
- 监控性能：利用Elasticsearch内置的监控工具，观察查询性能瓶颈并进行针对性的优化。
与其他系统的集成
Elasticsearch支持多种方式与其他系统进行集成，常见的集成方式包括：
- Logstash：用于数据收集与处理，能够将丰富的数据源转换为JSON格式并发送到Elasticsearch。
- Kibana：用于可视化数据，通过图表和仪表盘展示存储在Elasticsearch中的数据，帮助用户进行数据分析。
- Beats：轻量级的数据运输工具，能够将各种数据快速发送到Elasticsearch或者Logstash。
总结
通过本文的介绍，我们对Elasticsearch和其对JSON数据的处理有了深入的了解。从数据的存储、查询到系统集成，Elasticsearch展现出其优越的性能和灵活性。在当今大数据时代，了解如何利用Elasticsearch处理JSON数据，可以帮助企业在数据驱动的决策中获得竞争优势。
感谢您阅读这篇文章，希望通过本文对Elasticsearch和JSON的全面解析，能够对您的工作有所帮助。无论是入门学习还是深入研究，获取有效的信息和技术是至关重要的。
十、室内甲醛数据多少属于超标？甲醛的危害大吗？
1.中华人民共和国国家标准《居室空气中甲醛的卫生标准》规定：居室空气中甲醛的最高容许浓度为0.08毫克/立方米。2.中华人民共和国国家标准《实木复合地板》规定：A类实木复合地板甲醛释放量小于和等于9毫克/100克;B类实木复合地板甲醛释放量等于9毫克—40毫克/100克。3.《国家环境标志产品技术要求——人造木质板材》规定：人造板材中甲醛释放量应小于0.20毫克/立方米;木地板中甲醛释放量应小于0.12毫克/立方米。
以上就是甲醛所应达到的安全浓度，在室内密闭关窗12小时，它的甲醛浓度不能高于0.01，如果甲醛含量超标，会对人体产生极大的危害。
长期呆在甲醛超标的环境里，会导致身体的许多机能出现各种问题。比如说咳嗽、头晕、乏力、呼吸不畅、免疫系统被攻击、加重过敏反应、增加癌变几率等等。
就像前阵时间央视的报导，甲醛还会导致白血病，会加重白血病的病发几率。往往很多人对甲醛还有一个误解，认为新房装修完毕，通风一段时间甲醛含量就会大大降低了，其实不然，甲醛大面积的通风只能使墙体和地板上的气味散掉一些，如果说要除尽甲醛，那恐怕是不大可能的。
降低甲醛浓度的措施有：
1.开窗通风，不要持续性通风，要等乳胶漆干透之后再进行通风
2.绿植（作用不大，摆几盆绿萝、常春藤、吊兰就差不多了）
3.新风系统（成本较高，一般在1—10万左右）
4.市面上的各种净化器、喷剂、清除剂之类的，只能对除甲醛起到辅助作用，但也有一定效果。
5.加湿器、热空调，甲醛在高温高湿的环境下极易挥发，因此加重环境的湿气，提高周遭的温度，对于甲醛的挥发有积极作用。
6.炭包（可以放在衣柜、衣橱、抽屉等角落，对于甲醛有一定的吸附能力
7.光触媒（化学吸附方法，建议请教专业人士）
如果说预算充足又不想自己除甲醛的话，可以请专门的治理甲醛公司来做，但也要注意挑选和甄别。同时，预算比较高的还有新风系统，在1—10万左右。
如果说预算有限，那就建议通风加工业风扇才是yyds。
