查询亿级数据毫秒级返回！Elasticsearch 是如何做到的？

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ES 调优查询亿级数据毫秒级返回！怎么做到的？--文件系统缓存

一道面试题的引入: 如果面试的时候碰到这样一个面试题:ElasticSearch(以下简称ES) 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的. 很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了. 第一次搜索的时候,是 5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒. 然后你就很懵,每个用户第一次访问都会比较慢,比较卡么?所以你要是没玩儿过 ES…

查询亿级数据毫秒级返回！Elasticsearch 是如何做到的？

掌握搜索技能,才能在庞大的数据集中找到准确的目标.本篇就带你进入另一个非凡的旅程,即使你没有像Google或Baidu一样强大的技术,一样也可以做出与之相匹敌的用户体验. 搜索是现代软件必备的一项基础功能,而 Elasticsearch 就是一款功能强大的开源分布式搜索与数据分析引擎. 它可以从海量数据中快速找到相关信息,在同领域内几乎没有竞争对手——近两年 DBRanking 的数据库评测中,ES 在搜索引擎领域始终位列第一. 当你在 GitHub 上搜索时,Elasticsearch 可以实…

Elasticsearch如何做到亿级数据查询毫秒级返回？

阅读本文大概需要 6 分钟. 如果面试的时候碰到这样一个面试题:ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率? 这个问题说白了,就是看你有没有实际用过 ES,因为啥?其实 ES 性能并没有你想象中那么好的. 很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了. 第一次搜索的时候,是 5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒. 你就很懵,每个用户第一次访问都会比较慢,比较卡么?所以你要是没玩儿过 ES,或者就是自己玩玩儿 Demo,…

Mybatis 使用分页查询亿级数据性能问题 DB使用ORACLE

一般用到了mybatis框架分页就不用自己写了直接用RowBounds对象就可以实现,但这个性能确实很低今天我用到10w级得数据分页查询,到后面几页就迭代了很慢用于记录 1.10万级数据如下 [未用到分区] 查询速度不到1秒 reportId索引 <select id="getCompanyPageByReportId" resultType="com.newcore.example.models.web.vo.aml.tb.CompanyVo">…

分库代价高的情况下，如何优化ES解决亿级数据量检索

数据平台已迭代三个版本,从一开始遇到很多常见的难题,到现在终于有片段时间整理一些已完善的文档,在此分享以供所需朋友的实现参考,但愿能帮助大家少走些弯路,在此篇幅中偏重于ElasticSearch的优化. 一.需求说明项目背景: 在一业务系统中,部分表每天的数据量过亿,已按天分表,但业务上受限于按天查询,并且DB中只能保留3个月的数据(硬件高配),分库代价较高. 改进版本目标: 数据能跨月查询,并且支持1年以上的历史数据查询与导出: 按条件的数据查询秒级返回. 二.ElasticSearch检索…

mysql搭建亿级cmd5数据库，毫秒级查询完全过程

前言: 最近也在玩数据库,感觉普通机子搞数据库,还是差了点,全文查找,慢的要查一分钟更久. 但是搞cmd5库很不错,亿级数据库,毫秒级. qq 944520563好吧,下面开始,首先你得需要一个mysql数据库,推荐环境 : apmserv5.2.6 php+mysql Navicat for MySQL 推荐这两个软件,安装非常简单,都是全中文,所以方便新手操作. 需要的其他东西,电脑一个, 10GB左右的硬盘空间.一个大点的字典. 下面开始第一部分,打开Navica…

OpenTSDB查询和写入毫秒级数据

由于OpenTSDB没有支持Java的SDK进行调用,所以基于Java开发OpenTSDB的调用将要依靠HTTP请求的方式进行. 1.毫秒级数据写入 /api/put:通过POST方式插入JSON格式数据,将毫秒级的时间戳赋值给timestamp参数即可,JSON格式: { "metric":"self.test", "timestamp":1567675709879, , "tags":{ "host":…

双汇大数据方案选型：从棘手的InfluxDB+Redis到毫秒级查询的TDengine

双汇发展多个分厂的能源管控大数据系统主要采用两种技术栈:InfluxDB/Redis和Kafka/Redis/HBase/Flink,对于中小型研发团队来讲,无论是系统搭建,还是实施运维都非常棘手.经过对InfluxDB/Redis和TDengine大数据平台的功能和性能对比测试,最终将TDengine作为实施方案. 1. 项目背景基于双汇发展对能源管控的需求,利用云平台技术以及电气自动化处理手段,对双汇发展的一级.二级.三级能源仪表进行整体改造,实现仪表组网,进一步通过边缘网关进行能源在线监…

使用bitset实现毫秒级查询

前言因为业务要求api的一次请求响应时间在10ms以内,所以传统的数据库查询操作直接被排除(网络io和磁盘io).通过调研,最终使用了bieset,目前已经正常运行了很久 *** bitset介绍看JDK中的解释简直一头雾水,用我自己的理解概括一下 bitset的内部实现是long数组 set中每一个位的默认值为false(0) bitset长度按需增长 bitset非线程安全 *** bitset关键方法分析 /** * Sets the bit at the specified inde…

NEO4J亿级数据全文索引构建优化

NEO4J亿级数据全文索引构建优化一.数据量规模(亿级) 二.构建索引的方式三.构建索引发生的异常四.全文索引代码优化 1.Java.lang.OutOfMemoryError 2.访问数据库时 3.优化方案 4.优化代码 5.执行效率测试如果使用基于NEO4J的全文检索作为图谱的主要入口,那么做好图谱搜索引擎的优化是非常关键的. 一.数据量规模(亿级) count(relationships):500584016 count(nodes):765485810 二.构建索引的方式使用脚…

通用技术 mysql 亿级数据优化

通用技术 mysql 亿级数据优化一定要正确设计索引一定要避免SQL语句全表扫描,所以SQL一定要走索引(如:一切的 > < != 等等之类的写法都会导致全表扫描) 一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询一定要避免 LEFT JOIN 之类的查询,不把这样的逻辑处理交给数据库每个表索引不要建太多,大数据时会增加数据库的写入压力应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描…

基于Mysql数据库亿级数据下的分库分表方案

移动互联网时代,海量的用户数据每天都在产生,基于用户使用数据的用户行为分析等这样的分析,都需要依靠数据都统计和分析,当数据量小时,问题没有暴露出来,数据库方面的优化显得不太重要,一旦数据量越来越大时,系统响应会变慢, TPS直线下降,直至服务不可用,可能有人会提出来,为何不用Oracle呢,确实,很多开发者写代码时并不会关心SQL的问题,凡是性能问题都交给DBA负责SQL优化,可是,不是每一个项目都会有DBA, 也不是所有的项目都会采用 Oracle 数据库,而且, Oracle 数据库在大数据…

Mongodb亿级数据量的性能测试

进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试,分别测试如下几个项目: (所有插入都是单线程进行,所有读取都是多线程进行) 1) 普通插入性能 (插入的数据每条大约在1KB左右) 2) 批量插入性能 (使用的是官方C#客户端的InsertBatch),这个测的是批量插入性能能有多少提高 3) 安全插入功能 (确保插入成功,使用的是SafeMode.True开关),这个测的是安全插入性能会差多少 4) 查询一个索引后的数字列,返回10条记录(也就是10KB)的性能,这个测的是索引查询的性能 5)…

突破！阿里云CDN实现毫秒级全网刷新

通常在某网站使用了CDN节点来实现内容分发加速后,当源站内容更新的时候,CDN刷新系统会通过提交刷新请求将CDN节点上的指定缓存内容强制过期.当用户访问的时候,CDN节点将回源获取最新内容返回给用户,并在缓存节点更新资源.传统CDN刷新的生效时间通常需要数分钟,并且随着服务节点的数量和形态增多,生效时间会线性变长. 在这种情况下就会遇到这些问题:当媒体网站发表了一篇内容有错误的文章,因为刷新系统缓慢,无法第一时间修订或撤回:在电商大型促销活动期间,产品活动详情页的图片需要实时更新,因为不能及时刷…

挑战海量数据：基于Apache DolphinScheduler对千亿级数据应用实践

点亮 ️ Star · 照亮开源之路 GitHub:https://github.com/apache/dolphinscheduler 精彩回顾近期,初灵科技的大数据开发工程师钟霈合在社区活动的线上 Meetup 上中,给大家分享了<基于 Apache DolphinScheduler 对千亿级数据的应用实践>主题演讲. 我们对于千亿级数据量的数据同步需求,进行分析和选型后,初灵科技最终决定使用DolphinScheduler进行任务调度,同时需要周期性调度 DataX.SparkSQL…

VC中如何获取当前时间（精度达到毫秒级）

标题: VC中如何获取当前时间(精度达到毫秒级)作者: 0xFFFFCCCC时间: 2013-06-24链接: http://www.cnblogs.com/Y4ng/p/Milliseconds.html 对关注性能的程序开发人员而言,一个好的计时部件既是益友,也是良师.计时器既可以作为程序组件帮助程序员精确的控制程序进程,又是一件有力的调试武器,在有经验的程序员手里可以尽快的确定程序的性能瓶颈,或者对不同的算法作出有说服力的性能比较. 在Windows平台下,常用的计时器有两种,一种…

GetSystemTime API可以得到毫秒级时间

用Now返回的日期格式中年只有2位,即2000年显示为00, 这似乎不太令人满意. 此外Now和Time都只能获得精确到秒的时间,为了得到更精确的毫秒级时间,可以使用API函数GetSystemTime,它对应的TSystemTime类型的定义为: TSystemTime = record wYear: Word; wMonth: Word; wDayOfWeek: Word; wDay: Word; wHour: Word; wMinute: Word; wSecond: Word; wMil…

MySQL使用pt-online-change-schema工具在线修改1.6亿级数据表结构

摘要:本文阐述了MySQL DDL 的问题现状.pt-online-schema-change的工作原理,并实际利用pt-online-schema-change工具在线修改生产环境下1.6亿级数据表结构. 在一个软件生命周期中,我们都知道,前期的表结构设计是非常重要的,因为当表数据量一上来后再进行表结构修改危险性比较大,而且要操作的时间也比较长. 在笔者参与的项目中,就曾遇到这样一个问题,首先上去查看了一下该表的信息,已有约2亿的数据量,而且每分钟还要并发写入4万条记录,而由于这个表有一个…

EF查询百万级数据的性能测试--多表连接复杂查询

相关文章:EF查询百万级数据的性能测试--单表查询一.起因上次做的是EF百万级数据的单表查询,总结了一下,在200w以下的数据量的情况(Sql Server 2012),EF是可以使用,但是由于查询条件过于简单,且是单表查询,EF只是负责生成Sql语句,对于一些简单的查询,生成Sql语句的时间可以基本忽略,所以不仅没有发挥出EF的优势,而且这样的性能瓶颈基本可以说是和数据库完全有关的,这个锅数据库得背(数据库:怪我了).鉴于实际项目中多是多表的连接查询,还有其他复杂的查询,一向本着求真务实…

Python获取秒级时间戳与毫秒级时间戳

获取秒级时间戳与毫秒级时间戳 import time import datetime t = time.time() print (t) #原始时间数据 print (int(t)) #秒级时间戳 print (int(round(t * 1000))) #毫秒级时间戳 nowTime = lambda:int(round(t * 1000)) print (nowTime()); #毫秒级时间戳,基于lambda print (datetime.datetime.now().strftime(…

【PHP】毫秒级时间戳和日期格式转换

在并发量搞得情况下.需要开启毫秒级运算 mysql 支持: `create_time` datetime() DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', 效果 PHP 代码实现: <?php $a = get_msectime(); $b = get_microtime_format($a*0.001); $c = get_data_format($b); echo $a; echo "<pre>"; echo $b; echo "<p…

Python 获取秒级时间戳与毫秒级时间戳

原文:Python获取秒级时间戳与毫秒级时间戳 1.获取秒级时间戳与毫秒级时间戳 import time import datetime t = time.time() print (t) #原始时间数据 print (int(t)) #秒级时间戳 print (int(round(t * 1000))) #毫秒级时间戳 nowTime = lambda:int(round(t * 1000)) print (nowTime()); #毫秒级时间戳,基于lambda print (datetim…

不停机不停服务，MYSQL可以这样修改亿级数据表结构

摘要:本文阐述了MySQL DDL 的问题现状.pt-online-schema-change的工作原理,并实际利用pt-online-schema-change工具在线修改生产环境下1.6亿级数据表结构. 在一个软件生命周期中,我们都知道,前期的表结构设计是非常重要的,因为当表数据量一上来后再进行表结构修改危险性比较大,而且要操作的时间也比较长. 在笔者参与的项目中,就曾遇到这样一个问题,首先上去查看了一下该表的信息,已有约2亿的数据量,而且每分钟还要并发写入4万条记录,而由于这个表有一个…

python 获得毫秒级时间戳

import time import datetime t = time.time() print (t) #原始时间数据 print (int(t)) #秒级时间戳 print (int(round(t * 1000))) #毫秒级时间戳 nowTime = lambda:int(round(t * 1000)) print (nowTime()); #毫秒级时间戳,基于lambda print (datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M…