es数据库如何倒时间查看数据

可以用时间戳

1.es建立索引：curl -XPUT 'http://10.xx.xx.xx:9200/索引名称'。

2.es查询所有索引：curl -XGET 'http://10.xx.xx.xx:9200/_cat/indices?v'

3.es查询单个索引内容：curl -XGET 'http://10.xx.xx.xx:9200/索引名称/_search?pretty=true'。

还有一种带时间的情况>curl -XGET 'http://10.xx.xx.xx:9200/索引名称-2018-08-01/_search?pretty=true'

4.es删除某个索引下的内容，curl -XDELETE 'http://10.xx.xx.xx:9200/索引名称?pretty'

以上是linux命令行 *** 作，如果是连接内网的情况下，直接将引号的内容复制到浏览器请求就可以返回数据，查看效果比linux好。

es数据库优缺点为。

1、优点：速度快，ES是专门为文本搜索而设计的，使用者可以通过简单的API查询所需文档并得到响应；可扩展，ES可以轻松地分配分布在多个节点上的数据和 *** 作，用户可以轻松地扩展并提高性能；可靠性高，ES可以水平扩展，包括自动集群和d性搜索等功能，具有优秀的故障转移和恢复能力；易用性好，ES使用RESTAPI进行交互，具有良好的可 *** 作性和易部署性。

2、缺点：数据安全性差，ES对数据的安全性要求需要用户自己保障，需配置好权限控制等安全规则；硬盘容量占用方面ES不支持动态裁剪，它将在硬盘中占用更多的空间，并且无法自动删除过期的数据；ES的排名算法相对简单，缺乏语义分析等高级特征。

我们使用Elasticsearch存储的文档数量接近50亿（算上1份复制，接近

100亿文档），总共10个数据节点和2个元数据节点（48GB内存，8核心CPU，ES使用内存达到70%），每天的文档增量大概是3000W条（速度

持续增加中）。目前来看，单个文档的查询效率基本处于实时状态；对于1到2周的数据的聚合统计 *** 作也可以在10秒之内返回结果。

但是，还有提升的空间：

1. 对于查询单条数据的应用场景来说，我们可以使用ES的路由机制，将同一索引内的具有相同特征（比如具有相同的userid）的文档全部存储于一个节点上，这样我们之后的查询都可以直接定位到这个节点上，而不用将查询广播道所有的节点上；

2. 随着数据节点的增加，适当增加分片数量，提升系统的分布水平，也可以通过分而治之的方式优化查询性能；

　

　个人以为Elasticsearch作为内部存储来说还是不错的，效率也基本能够满足，在某些方面替代传统DB也是可以的，前提是你的业务不对 *** 作的事

性务有特殊要求；而权限管理也不用那么细，因为ES的权限这块还不完善。由于我们对ES的应用场景仅仅是在于对某段时间内的数据聚合 *** 作，没有大量的单文

档请求（比如通过userid来找到一个用户的文档，类似于NoSQL的应用场景），所以能否替代NoSQL还需要各位自己的测试。如果让我选择的话，我

会尝试使用ES来替代传统的NoSQL，因为它的横向扩展机制太方便了。

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