ES读写索引内幕分析】的更多相关文章

一.简介 ES中的索引都进行分片,每个分片都会保存多个副本.这些副本称为复制组,在添加或删除索引时必须同步副本.如果不这样,从不同的副本中读取的索引可能截然不同.保持分片副本同步并从中提供读取的过程被称为数据复制模型. ES的数据复制模型基于主备份模型.该模型基于单一复制的副本组,该模型对应的分片充当主分片[primary shard].其它副本称为备份分片[replica shards].主分片作为全部索引操作的主入口,它负责验证副本并确保副本的正确性.当主分片接受到一个索引操作请求时,它还负…
本文探讨Elasticsearch的数据请求.路由和写入过程的原理,主要涉及ES的分布式存储架构.节点和副本的写入过程.近实时搜索的原因.持久化机制等. 4.1 ES存储架构 我们经常说,看一件事情千万不要直接陷入细节里,应该先鸟瞰全貌,这样才有助于从高维度理解问题.分析ES的索引原理和写入过程也是一样,首先需要了解ES的存储架构. 4.1.1 集群.节点.分片 ES天生就是分布式架构的.ES的底层是Lucene,而Lucene只是一个搜索引擎库,没有并发设计 ,没有分布式相关的设计,因此要想使…
上一篇文章 MySQL 索引设计概要 介绍了影响索引设计的几大因素,包括过滤因子.索引片的宽窄与大小以及匹配列和过滤列.在文章的后半部分介绍了 数据库索引设计与优化 一书中,理想的三星索引的设计流程和套路,到目前为止虽然我们掌握了单表索引的设计方法,但是却没有分析预估索引耗时的能力. 在本文中,我们将介绍书中提到的两种分析索引性能的方法:基本问题法(BQ)和快速估算上限法(QUBE),这两种方法能够帮助我们快速分析.估算索引的性能,及时发现问题. 基本问题法 当我们需要考虑对现有的 SELECT…
在生产环境.我们会发现: ① 索引表空间 I/O 非常高     ② "db file sequential read" 等待事件也比较高   这种迹象表明.整个数据库系统.索引的读写操作比较多.已经成为系统的主要瓶颈      一般的原因.大抵如下:   ① 大量SQL均采用索引   ② DML操作导致索引维护工作量暴增   ③ 频繁DML导致很多索引碎片.增加I/O开销   ④ 索引建立策略失误.走索引如同全表扫      如果.一张表字段30个.但索引竟有 50个!?   作为…
文章目录 性能下降 SQL慢 执行时间长 等待时间长 查询语句写的烂 查询数据过多 关联了太多的表,太多join 没有利用到索引 单值 复合 服务器调优及各个参数设置(缓冲.线程数等)(不重要DBA的工作) 常见通用的Join查询 SQL执行顺序 手写 机读 总结 Join图 共有与独有(理解) 建表SQL 7种JOIN 增加掌门字段 join 的理解例题 索引简介 是什么 优势 劣势 mysql索引结构 BTree索引( Myisam普通索引) 原理图 关于时间复杂度 B+Tree索引( in…
ES读写数据过程及原理 倒排索引 首先来了解一下什么是倒排索引 倒排索引,就是建立词语与文档的对应关系(词语在什么文档出现,出现了多少次,在什么位置出现) 搜索的时候,根据搜索关键词,直接在索引中找到对应关系,搜索速度快. doc:表示哪个文档, frep:表示出现的频率 pos:表示出现的位置 1.写数据过程 客户端通过hash选择一个node发送请求,这个node被称做coordinating node(协调节点), 协调节点对docmount进行路由,将请求转发给到对应的primary s…
引言:MySQL之所以能成为经典,不是没有道理的,B+树足矣! 一.索引概念 InnoDB引擎支持三种常见的索引:B+树索引,全文索引和(自适应)哈希索引.B+树索引是传统意义上的索引,构造类似二叉树,从平衡二叉树演化而来,在InnoDB中使用较多,即一般意义上的索引构建都是B+树,所以这里主要介绍B+树索引. 索引是 应用程序设计和开发一个非常重要的方面.一般情况下,索引的添加可以提高查询性能,但也不是索引创建得越多越好,多了也会对性能造成一定的影响.所以找到一个平衡点也是关键. 数据库中的B…
SQL Server2005索引碎片分析和解决方法 本文作者(郑贤娴),请您在阅读本文时尊重作者版权. 摘要: SQL Server,为了反应数据的更新,需要维护表上的索引,因而这些索引会形成碎片.根据工作量的特征,这些碎片会影响对应的工作性能.此文帮助决定是否需要整理碎片以改善性能的信息.SQL Serve提供一些命令来实现索引的碎片整理.这里比较其中两个命令:DBCC DBREINDEX 和 DBCC INDEXDEFRAG. 关键词: SQL Server;索引碎片;数据库优化毫无疑问,给…
一.前言 分布式环境下数据库的读写分离策略是解决数据库读写性能瓶颈的一个关键解决方案,更是最大限度了提高了应用中读取 (Read)数据的速度和并发量. 在进行数据库读写分离的时候,我们首先要进行数据库的主从配置,最简单的是一台Master和一台Slave(大型网站系统的话,当然会很复杂,这里只是分析了最简单的情况).通过主从配置主从数据库保持了相同的数据,我们在进行读操作的时候访问从数据库Slave,在进行写操作的时候访问主数据库Master.这样的话就减轻了一台服务器的压力. 在进行读写分离案…
相关有关索引碎片的问题,大家应该是听过不少,也许也很多的朋友已经做了与之相关的工作.那我们今天就来看看这个问题. 为了更好的说明这个问题,我们首先来普及一些背景知识. 知识普及 我们都知道,数据库中的每一个表要么是堆表,要么就是包含聚集索引的表,或者我们称之为有序表.如果表是一个堆表,那么在使用非聚集索引查询数据的时候,会使用书签查找去底层的数据表中去检索需要的数据,这个书签查找会通过每一个索引中包含的行标识(RID)去定位每一个底层数据表的数据行.如果表上面有聚集索引,那么在使用非聚集索引查找…
http://blog.csdn.net/leshami/article/details/23687137 索引质量的高低对数据库整体性能有着直接的影响.良好高质量的索引使得数据库性能得以数量级别的提升,而低效冗余的索引则使得数据库性能缓慢如牛,即便是使用高档的硬件配置.因此对于索引在设计之初需要经过反复的测试与考量.那对于已经置于生产环境中的数据库,我们也可以通过查询相关数据字典得到索引的质量的高低,通过这个分析来指导如何改善索引的性能.下面给出了演示以及索引创建的基本指导原则,最后给出了索引…
MySQL索引优化分析 为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义.助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句.还在等啥子?撸起袖子就是干! 案例分析 我们先简单了解一下非关系型数据库和关系型数据库的区别. MongoDB是NoSQL中的一种.NoSQL的全称是Not only SQL,非关系型数据库.它的特点是性能高,扩张性强,模式灵…
MySQL索引优化分析 为什么你写的sql查询慢?为什么你建的索引常失效?通过本章内容,你将学会MySQL性能下降的原因,索引的简介,索引创建的原则,explain命令的使用,以及explain输出字段的意义.助你了解索引,分析索引,使用索引,从而写出更高性能的sql语句.还在等啥子?撸起袖子就是干! 案例分析 我们先简单了解一下非关系型数据库和关系型数据库的区别.MongoDB是NoSQL中的一种.NoSQL的全称是Not only SQL,非关系型数据库.它的特点是性能高,扩张性强,模式灵活…
使用Spring AOP实现MySQL数据库读写分离案例分析 原创 2016-12-29 徐刘根 Java后端技术 一.前言 分布式环境下数据库的读写分离策略是解决数据库读写性能瓶颈的一个关键解决方案,更是最大限度了提高了应用中读取 (Read)数据的速度和并发量. 在进行数据库读写分离的时候,我们首先要进行数据库的主从配置,最简单的是一台Master和一台Slave(大型网站系统的话,当然会很复杂,这里只是分析了最简单的情况).通过主从配置主从数据库保持了相同的数据,我们在进行读操作的时候访问…
es修改索引副本个数 PUT index01/_settings { "number_of_replicas": 2 }…
官网页面:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-replication.html 本文是对官网页面的粗糙译文,哈哈,方便自己理解. shard: 分片 replication: 副本 引言 ES的索引被划分成多个分片,并且每个分片可以有多个拷贝,当对索引作出更新(如添加.删除文档)操作时,需要保持分片与其副本同步.保持分片及其拷贝信息同步和提供读服务我们称之为数据副本模型. 数据副本模型基于主-备…
es创建索引的格式,并初始化数据 学习了:https://www.imooc.com/video/15759 1, 创建格式 POST 127.0.0.1:9200/book/novel/_mappings { "novel":{ "properties": { "word_count": { "type": "integer" }, "author": { "type&quo…
一.前言 分布式环境下数据库的读写分离策略是解决数据库读写性能瓶颈的一个关键解决方案,更是最大限度了提高了应用中读取 (Read)数据的速度和并发量. 在进行数据库读写分离的时候,我们首先要进行数据库的主从配置,最简单的是一台Master和一台Slave(大型网站系统的话,当然会很复杂,这里只是分析了最简单的情况).通过主从配置主从数据库保持了相同的数据,我们在进行读操作的时候访问从数据库Slave,在进行写操作的时候访问主数据库Master.这样的话就减轻了一台服务器的压力. 在进行读写分离案…
/******************************************************* * * 作者:朱皖苏 * 创建日期:20180508 * 说明:此文件只包含一个类,具体内容见类型注释. * 运行环境:.NET 4.0 * 版本号:1.0.0 * * 历史记录: * 创建文件 朱皖苏 20180508 14:00 * *******************************************************/ using DBEN.Basic.…
MySQL高级 索引优化分析 SQL 的效率问题 出现性能下降,SQL 执行慢,执行时间长,等待时间长等情况,可能的原因有: 查询语句写的不好 索引失效 单值索引:在 user 表中给 name 属性建索引 create index idx_user_name on user(name); 复合索引:在 user 表中给 name.email 属性索引 由于设计缺陷或业务需求,导致关联查询太多表连接 配置文件参数设置以及调优影响 常见的连接查询 SQL 执行顺序 书写的 SQL 语句顺序: se…
一.背景知识 在Es中,字段的类型很关键: 在索引的时候,如果字段第一次出现,会自动识别某个类型,这种规则之前已经讲过了. 那么如果一个字段已经存在了,并且设置为某个类型.再来一条数据,字段的数据不与当前的类型相符,就会出现字段冲突的问题.如果发生了冲突,在2.x版本会自动拒绝. 如果自动映射无法满足需求,就需要使用者自己来设置映射类型,因此,就需要使用者了解ES中的类型. 下面就步入正题吧! 二.字段中的索引和存储 其中需要说明的是: 1.index定义字段的分析类型以及检索方式 如果是no,…
一.ELK 介绍 ELK 构建在开源基础之上,让您能够安全可靠地获取任何来源.任何格式的数据,并且能够实时地对数据进行搜索.分析和可视化. 最近查看 ELK 官方网站,发现新一代的日志采集器 Filebeat,他是 Beats 家族其中的一员,性能超越 logstash,部署简单,占用资源少,可以很方便的和 logstash,ES 对接. 从官方网站可以看出新一代 ELK 架构如下: 1.Beats Beats 平台集合了多种单一用途数据采集器.这些采集器安装后可用作轻量型代理,从成百上千或成千…
使用Python操作Elasticsearch数据索引的教程 这篇文章主要介绍了使用Python操作Elasticsearch数据索引的教程,Elasticsearch处理数据索引非常高效,要的朋友可以参考下 Elasticsearch是一个分布式.Restful的搜索及分析服务器,Apache Solr一样,它也是基于Lucence的索引服务器,但我认为Elasticsearch对比Solr的优点在于: 轻量级:安装启动方便,下载文件之后一条命令就可以启动: Schema free:可以向服务…
简述ES的写流程,GET读取数据流程和Search搜索数据流程. ES的读写流程主要是协调节点,主分片节点.副分片节点间的相互协调. ES的读取分为GET和Search两种操作.GET根据文档id从正排索引中获取内容:Search不指定id,根据关键字从倒排索引中获取内容. 写单个文档的流程 客户端向集群中的某个节点发送写请求,该节点就作为本次请求的协调节点: 协调节点使用文档ID来确定文档属于某个分片,再通过集群状态中的内容路由表信息获知该分片的主分片位置,将请求转发到主分片所在节点: 主分片…
背景 众所周知,Elasticsearch是⼀个实时的分布式搜索引擎,为⽤户提供搜索服务.当我们决定存储某种数据,在创建索引的时候就需要将数据结构,即Mapping确定下来,于此同时索引的设定和很多固定配置将不能改变. 那如果后续业务发生变化,需要改变数据结构或者更换ES更换分词器怎么办呢?为此,Elastic团队提供了很多通过辅助⼯具来帮助开发⼈员进⾏重建索引的方案. 如果对 reindex API 不熟悉,那么在遇到重构的时候,必然事倍功半,效率低下.反之,就可以方便地进行索引重构,省时省力…
MySQL和Lucene都可以对数据构建索引并通过索引查询数据,一个是关系型数据库,一个是构建搜索引擎(Solr.ElasticSearch)的核心类库.两者的索引(index)有什么区别呢?以前写过一篇<Solr与MySQL查询性能对比>,只是简单的对比了下查询性能,对于内部原理却没有解释,本文简单分析下两者的索引区别. MySQL索引实现 在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式. M…
1.分析表与索引(analyze 不会重建索引)   analyze table tablename compute statistics 等同于 analyze table tablename compute statistics for table for all indexes for all columns for table 的统计信息存在于视图:user_tables .all_tables.dba_tables for all indexes 的统计信息存在于视图: user_in…
分析查询语句是否用到了索引 explain sql语句\G //根据返回的信息,我们可知,该sql语句是否使用索引,从多少记录中取出,可以看到排序的方式. 主要是看 key 实际用到的索引 rows 从多少行中找出数据 37万条的数据 不加索引的情况下 查询要2秒多 具体我们来分析这个sql语句 看看他是从多少行数据中找到这些数据的 检索了32w条数据才找到这些数据 下面是加上索引以后 加了普通索引以后只花了0.173s 通过分析发现用了我刚刚创建的索引   并在161行数据中找到了 数据 索引…
p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "PingFang SC"; color: #454545 } span.s1 { font: 12.0px Helvetica } span.Apple-tab-span { white-space: pre } 其实sql优化就是对索引的优化,不加索引的情况下,单表查询你怎么查时间复杂度都是O(n),所以sql优化问题关键就在索引上.mysql索引有两种类型,hash和tree…
一.背景 spring-data-mongo 实现了基于 MongoDB 的 ORM-Mapping 能力, 通过一些简单的注解.Query封装以及工具类,就可以通过对象操作来实现集合.文档的增删改查: 在 SpringBoot 体系中,spring-data-mongo 是 MongoDB Java 工具库的不二之选. 二.问题产生 在一次项目问题的追踪中,发现SpringBoot 应用启动失败,报错信息如下: Error creating bean with name 'mongoTempl…