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在 Elasticsearch 中,当一个索引或分片被创建后,它会在内存中保留一定数量的行(row)作为“预热”(hot)行。这个值通常为索引大小的一半,即大约 2/3 的空间用于内存中的行。
在你提到的例子中,如果你的索引有 4TB 的数据,那么它会占用大约 2.5 TB 的内存(因为索引大小的一半是 2TB)。然而,在没有执行任何查询的情况下,这 2.5 TB 的内存可能不会全部被使用。
因此,即使你的机器只有 48GB 内存,也可能会有足够的空间来存储所有的预热行。但是,一旦开始进行查询,就会有大量数据从内存中转移到磁盘上以供查询和分析。
具体来说,当你运行查询时,Elasticsearch 会将所有匹配到的文档从内存移动到磁盘,并且这些文档会被写入到对应的索引文件中。这样做的目的是为了提高查询性能,因为它可以减少内存的负担,同时也可以防止内存溢出。
以下是一个简单的示例,展示了如何在 Elasticsearch 中使用 GET 查询:
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
public class SearchExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
SearchResponse response = client.prepareSearch("index")
.setTypes("type")
.setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery())
.execute()
.actionGet();
System.out.println(response);
client.close();
}
}
在这个例子中,我们首先创建了一个 RestHighLevelClient 对象,然后使用它调用 prepareSearch 方法来准备搜索请求。然后,我们设置了要搜索的索引、类型以及查询条件。最后,我们执行了查询并获取了响应。
请注意,这只是一个基本的例子,实际的查询可能会更复杂,包括过滤、排序和其他聚合操作。