ElasticSearch优化系列七：优化建议

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ElasticSearch实战系列七: Logstash实战使用-图文讲解

前言在上一篇中我们介绍了Logstash快速入门,本文主要介绍的是ELK日志系统中的Logstash的实战使用.实战使用我打算从以下的几个场景来进行讲解. 时区问题解决方案在我们使用logstash将采集的数据传输到ES中的时候,会发现采集的时间@timestamp的时间和我们本地的不一致,这个主要是因为时区的问题导致的,我们在计算时间的时候需要将这个时间增加8小时,但是这样会很不方便.为了永久解决这个问题,我们可以在logstash中的filter中对该字段进行转换,增加8小时. 添加的配…

ElasticSearch优化系列七：优化建议

尽量运行在Sun/Oracle JDK1.7以上环境中,低版本的jdk容易出现莫名的bug,ES性能体现在在分布式计算中,一个节点是不足以测试出其性能,一个生产系统至少在三个节点以上. ES集群节点规划良好,master.node.client分离开来,data节点关闭http功能. 合理利用内存. a) JVM内存设置不要超过机器的一半内存,并且不超过32G.(./bin/elasticsearch -Xmx10g -Xms10g或者修改./bin/elasticsearch.in.sh文件:…

性能优化系列七：SQL优化

一.SQL在数据库中的执行过程二.执行计划 1. ACID 原子性:一个事务(transaction)中的所有操作,要么全部完成,要么全部不完成,不会结束在中间某个环节.事务在执行过程中发生错误,会被恢复(Rollback)到事务开始前的状态,就像这个事务从来没有执行过一样.一致性:在事务开始之前和事务结束以后,数据库的完整性没有被破坏.这表示写入的资料必须完全符合所有的预设规则,这包含资料的精确度.串联性以及后续数据库可以自发性地完成预定的工作.隔离性:数据库允许多个并发事务同时对其数据进行…

SSE图像算法优化系列七：基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀（最大值和最小值）算法。

因未测试其他作者的算法时间和效率,本文不敢自称是最快的,但是速度也可以肯定说是相当快的,在一台I5机器上占用单核的资源处理 3000 * 2000的灰度数据用时约 20ms,并且算法和核心的大小是无关的,即所谓的o(1)算法. 在实现本算法之前,也曾经参考何凯明在暗通道去雾时提出的一篇参考论文中的算法: STREAMING MAXIMUM-MINIMUM FILTER USING NO MORE THAN THREE COMPARISONS PER ELEMENT ,这篇文章所描述的过程也是o(…

Elasticsearch学习系列七（Es分布式集群）

核心概念集群(Cluster) 一个Es集群由多个节点(Node)组成,每个集群都有一个共同的集群名称作为标识节点(Node) 一个Es实例就是一个Node.Es的配置文件中可以通过node.master.node.data来设置节点类型. Es的节点有如下几个类型: 主节点 master节点在每个集群中有且只有一个.master节点应该只承担轻量级的任务:如创建删除索引.分片均衡等 # 设置为true node.master: true # 尽量设置主节点不为数据节点,提⽰效率 node.…

Mysql优化系列之——优化器对子查询的处理

根据子查询的类型和位置不同,mysql优化器会对查询语句中的子查询采取不同的处理策略,其中包括改写为连接(join),改写为半连接(semi-join)及进行物化处理等. 标量子查询(Scalar Subquery):查询语句中的标量子查询每次只返回一行数据,执行期间优化器能将其优化掉并对其进行缓冲处理. IN子查询(唯一)(IN Subquery(Unique)):查询语句中的子查询返回唯一数据集,因此,优化器可以将这种子查询安全的转换为内连接(inner join)进行处理.explain后…