Elasticsearch 项目中使用到Es的父子结构.在数据填充之后,查看每个节点的数据分布情况,发现有的节点数据多,有的节点少的情况,在未使用Es父级结构之前,每个节点的数据分布还算平均,如下图: 左边的数据是未使用父子结构之前每个节点的数据分布数量,右边的是使用了父子结构之后的数据节点分布数量,最下面一行红色的数字是节点平均数量,可以看出,左边的数据与平均值相差不大,右边的数据与平均值最大相差400万,这个差距还是蛮大的,为什么会有这么大的差距呢?围绕着这个问题,进行了一番研究,今天就来学…

一.Mycat分片路由原理 我们先来看下面的一个SQL在Mycat里面是如何执行的: , ); 有3个分片dn1,dn2,dn3, id=5000001这条数据在dn2上,id=10000001这条数据在dn3上. 查询时可能有出现的问题: 1)全部扫描一遍dn1  dn2  dn3,结果导致性能浪费. 2)只扫描某个片.漏掉数据的情况. 总结: 不能多扫——>性能不足 也不能少——>漏掉数据 那么Mycat是如何解决上面的问题的呢? Mycat使用Druid的DruidParser作为分析器…

1.分片的原理概述 分片就是把数据分成块,再把块存储到不同的服务器上,mongodb的分片是自动分片的,当用户发送读写数据请求的时候,先经过mongos这个路由层,mongos路由层去配置服务器请求分片的信息,再来判断这个请求应该去那一台服务器上读写数据. 2.分片的条件 1):服务器磁盘不够的时候 2):服务器出现写瓶颈的时候 3):想将大量数据放在内存中提高性能 3.分片中的角色,有三种: 1):配置服务器:存放分片信息,分片的数据与片的关系 2):mongos路由:是一个路由进程,把所有对…

mget批量查询 批量查询的好处就是一条一条的查询,比如说要查询100条数据,那么就要发送100次网络请求,这个开销还是很大的如果进行批量查询的话,查询100条数据,就只要发送1次网络请求,网络请求的性能开销缩减100倍 mget批量查询的语法 GET _mget { "docs":[ { "_index":"test_index", "_type":"test_type", }, { "_ind…

分片内部原理 分片是如何工作的 为什么ES搜索是近实时性的 为什么CRUD 操作也是实时性 ES 是怎么保证更新被持久化时断电也不丢失数据 为什么删除文档不会立即释放空间 refresh, flush, 和 optimize API 作用 使文本可被搜索 倒排索引的结构 词项 文档列表 Term | Doc 1 | Doc 2 | Doc 3 | ... ------------------------------------ brown | X | | X | ... fox | X | X…

Es官方文档整理-2.分片内部原理 1.集群      一个运行的Elasticsearch实例被称为一个节点,而集群是有一个或多个拥有相同claster.name配置的节点组成,他们共同承担数据和负载压力,当有节点加入或从集群中移除的时候,集群或自动平局分布所有数据.      当一个节点被选举成为主节点时,他哈不负责额管理集群范围内的所有变更,例如增加.删除索引,或者增加.删除节点等.而主节点不涉及文档级别的变更和搜索操作,所以集群只有一个主节点,即使流量增加,他也不会成为瓶颈.任何节点都可…

一.概念: 分片(sharding)是指将数据库拆分,将其分散在不同的机器上的过程.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更大的负载.基本思想就是将集合切成小块,这些块分散到若干片里,每个片只负责总数据的一部分,最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡(数据迁移).通过一个名为mongos的路由进程进行操作,mongos知道数据和片的对应关系(通过配置服务器).大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题,对于写入有可能会变差(+++里面的说明+++),查询则尽量避免跨…

本文主要内容: 1.路由一个文档到一个分片 2.新建.索引和删除请求 3.取回单个文档 4.局部单个文档 5.多文档模式 6.理解一下ES深度分页(from-size)的劣势 路由一个文档到一个分片 当索引一个文档的时候,文档会被存储到一个主分片中. Elasticsearch 如何知道一个文档应该存放到哪个分片中呢?当我们创建文档时,它如何决定这个文档应当被存储在分片 1 还是分片 2 中呢? 首先这肯定不会是随机的,否则将来要获取文档的时候我们就不知道从何处寻找了.实际上,这个过程是根据下面…

MongoDB 分片的原理.搭建.应用   一.概念: 分片(sharding)是指将数据库拆分,将其分散在不同的机器上的过程.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更大的负载.基本思想就是将集合切成小块,这些块分散到若干片里,每个片只负责总数据的一部分,最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡(数据迁移).通过一个名为mongos的路由进程进行操作,mongos知道数据和片的对应关系(通过配置服务器).大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题,对于写入有可能会变差…

部署说明 硬件 server两台: 机器A:64G内存 机器B:32G内存 分片 共12个节点 2个查询节点.10个存储节点 8个主分片 1个复制分片(每一个分片都有一个副本分布在不同的节点上面) 每台机器都挂了6个机械盘每一个盘都是不同的分区. 部署环境用docker weave 来做 elasticsearch cluster 能够參考我的另外一篇博文: http://blog.csdn.net/mrsunnycream/article/details/50921012 就这样环境默默的部署…

一.概念: 分片(sharding)是指将数据库拆分,将其分散在不同的机器上的过程.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更大的负载.基本思想就是将集合切成小块,这些块分散到若干片里,每个片只负责总数据的一部分,最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡(数据迁移).通过一个名为mongos的路由进程进行操作,mongos知道数据和片的对应关系(通过配置服务器).大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题,对于写入有可能会变差(+++里面的说明+++),查询则尽量避免跨…

一.Sharding分片技术 1.分片概述 当数据量比较大的时候,我们需要把数分片运行在不同的机器中,以降低CPU.内存和Io的压力,Sharding就是数据库分片技术. MongoDB分片技术类似MySQL的水平切分和垂直切分,数据库主要由俩种方式做Sharding:垂直扩展和横向切分. 垂直扩展的方式就是进行集群扩展,添加更多的CPU,内存,磁盘空间等. 横向切分则是通过数据分片的方式,通过集群统一提供服务: 二.MongoDB分片架构原理 (1)MongoDB的Sharding架构 其中,…

----------------------------------------复制集---------------------------------------- 一.复制集概述: Mongodb复制集(replica set)由一组Mongod实例(进程)组成,包含一个Primary节点和多个Secondary节点,Mongodb Driver(客户端)的所有数据都写入Primary,Secondary通过oplog来同步Primary的数据,保证主从节点数据的一致性:复制集在完成主从复制…

Elasticsearch 是一个非常通用的平台,支持各种用户实例,并为组织数据和复制策略提供了极大的灵活性.但是,这种灵活性有时会使我们很难在早期确定如何很好地将数据组织成索引和分片,尤其是不熟悉 Elastic Stack.虽然不一定会在首次启动时引起问题,但随着数据量的增长,它们可能会导致性能问题.群集拥有的数据越多,纠正问题也越困难,因为有时可能需要重新索引大量数据.      因此,当我们遇到性能问题时,往往可以追溯到索引方式以及集群中分片的数量.那么就会遇到问题,我们应该有多少分片以…

0.引言 本文翻译自Elasticsearch20170918热乎的官方博客,原作者:Christian Dahlqvist. 在构建Elasticsearch集群的初期如果集群分片设置不合理,可能在项目的中后期就会出现性能问题. Elasticsearch是一个非常通用的平台,支持各种各样的用例,并且为数据组织和复制策略提供了巨大灵活性.这种灵活性使得作为ELK新手的你将数据组织成索引和分片变得困难.虽然不一定会在首次启动时出现问题,但由于数据量随时间的推移,可能会导致性能问题.集群所拥有的数…

1.程序指定分区的分片 此规则是在运行阶段有应用自主决定路由到那个分片. 此方法为直接依据字符子串(必须是数字)计算分区号(由应用传递參数.显式指定分区号). 2,加入配置文件 在function.xml里面进行配置: <function name="sharding-by-substring-040302" class="org.opencloudb.route.function.PartitionDirectBySubString"> <pro…

实现方式:根据字符串的子串(必须是数字)计算分区号(由调用方传递参数,显示指定分区号),例如,id=05-12232323,其中 id 是从 startIndex = 0,size=2,即截取的子串是 05 ,05 就是获取的分区,如果大于分区数,则分配到 defaultPartition 分区中 优点:可以在运行阶段,由应用自主决定路由到那个分片 缺点:需要应用实现分片规则 配置示例: <tableRule name="rule1"> <rule> <c…

摘自:https://www.easyice.cn/archives/231 elasticsearch indices.recovery 流程分析与速度优化 目录 [隐藏] 主分片恢复流程 副本分片恢复流程 recovery 慢的原因分析 synced flush 机制 副分片如何做到和主分片一致的 提升 recovery 速度的建议 使用 _forcemerge 集群 FullRestart 的建议操作过程 一些用于查看 recovery 状态的命令 问题 参考: 基于版本:5.5.3 re…

一.高亮的一些问题 elasticsearch提供了三种高亮方式,前面我们已经简单的了解了elasticsearch的高亮原理; 高亮处理跟实际使用查询类型有十分紧密的关系,其中主要的一点就是muti term 查询的重写,例如wildcard.prefix等,由于查询本身和高亮都涉及到查询语句的重写,如果两者之间的重写机制不同,那么就可能会碰到以下情况 相同的查询语句, 使用unified和fvh得到的高亮结果是不同的,甚至fvh Highlighter无任何高亮信息返回: 二.数据环境 el…

前言:上一篇中我们对ES有了一个比较大概的概念,知道它是什么,干什么用的,今天给大家主要讲一下他的工作原理 介绍:ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 揭面 架构图 架构各模块介绍 Lucence Directo…

ElasticSearch评分分析 explian 解释和一些查询理解 按照es-ik分析器安装了ik分词器.创建索引:PUT /index_ik_test.索引包含2个字段:content和nick,如下: GET index_ik_test/_mapping { "index_ik_test": { "mappings": { "fulltext": { "properties": { "content"…

一.概念 1.1 官方文档 以下总结自ElasticSearch的官方文档以及自己的一些实践,有兴趣的可以直接阅读官方文档: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/index.html 1.2 简介 ElasticSearch(以下简称ES)是一个基于Lucene构建的开源(open-source),分布式(distributed),RESTful,实时(real-time)的搜索与分析(analytics)引擎.…

转自:http://www.infoq.com/cn/articles/trillion-log-and-data-storage-query-techniques?utm_source=infoq&utm_medium=popular_widget&utm_campaign=popular_content_list&utm_content=homepage 目前大数据存储查询方案大概可以分为:Hbase系.Dremel系.预聚合系.Lucene系,笔者就自身的使用经验说说这几个系…

ElasticSearch ElasticSearch概念 Elasticsearch是Elastic Stack核心的分布式搜索和分析引擎. 什么是Elastic Stack Elastic Stack,就是ElasticSearch + LogStash + Kibana Logstash用于收集,聚合和丰富数据并将其存储在Elasticsearch中. Kibana提供了一套可视化界面,可以交互式的浏览数据,以及管理和监视堆栈. ElasticSearch是一个分布式,高性能.高可用.可伸…

父子结构 父亲type属性查询子type 的类型 父子结构的查询,可以通过父亲类型的字段,查询出子类型的索引信息 POST /product/_search { "query": { "has_parent": { "parent_type": "base", "query": { "term": { "productId": { "value":…

一.相关概念介绍 1)集群(cluster) 一个集群(cluster)由一个或多个节点组成. 这些节点具有相同的cluster.name,它们协同工作,分享数据和负载.当加入新的节点或者删除一个节点时,集群就会感知到并平衡数据. 2)节点(node) 一个节点(node)就是一个Elasticsearch实例. 集群中一个节点会被选举为主节点(master),它将临时管理集群级别的一些变更,例如新建或删除索引.增加或移除节点等.主节点不参与文档级别的变更或搜索,这意味着在流量增长的时候,该主节…

Elasticsearch 是最近两年异军突起的一个兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的开源系统,基于Java/Lucene构建.Elasticsearch 看名字就能大概了解下它是一个弹性的搜索引擎.首先弹性隐含的意思是分布式,单机系统是没法弹起来的,然后加上灵活的伸缩机制,就是这里的 Elastic 包含的意思.它的搜索存储功能主要是 Lucene 提供的,Lucene 相当于其存储引擎,它在之上封装了索引,查询,以及分布式相关的接口. Elasticsearch 中的几个概念集群(Clus…

数据方案: 在Elasticsearch中通过code及time字段查询对应doc的mongo_id字段获得mongodb中的主键_id 通过获得id再进入mongodb进行查询   1,数据情况: 全部为股票及指数的分钟K线数据(股票代码区分度较高) Elasticsearch及mongodb都未分片且未优化参数配置,mongo表中只有主键_id索引 mongodb数据量: Elasticsearch数据量: 2,将数据从mongo源库导入Elasticsearch import time f…

节点 一个运行中的EasticSearch 被称为一个节点,而集群是由多个用于拥有相同cluster.name配置的节点组成,它们共同承担数据和负载的压力,当有新的节点加入或移除,集群会重新平均分布所有的数据. 集群中的节点分为主节点和从节点.主节点负责管理集群范围内的所有变更,例如增加.删除索引或节点,我们可以将请求发送到任意节点,每个节点都知道任意文档所处的位置,并且能将我们的请求转发到我们操作要对应的节点上. 分片 分片是底层的一个工作单元,一个分片就是一个Lucene示例,一个分片就是一…

这是ElasticSearch 2.4 版本系列的第九篇: ElasticSearch入门 第一篇:Windows下安装ElasticSearch ElasticSearch入门 第二篇:集群配置 ElasticSearch入门 第三篇:索引 ElasticSearch入门 第四篇:使用C#添加和更新文档 ElasticSearch入门 第五篇:使用C#查询文档 ElasticSearch入门 第六篇:复合数据类型——数组,对象和嵌套 ElasticSearch入门 第七篇:分析器 Elasti…