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

原文地址:https://qbox.io/blog/optimizing-elasticsearch-how-many-shards-per-index 大多数ElasticSearch用户在创建索引时通用会问的一个重要问题是:我需要创建多少个分片? 在本文中, 我将介绍在分片分配时的一些权衡以及不同设置带来的性能影响. 如果想搞清晰你的分片策略以及如何优化,请继续往下阅读. 为什么要考虑分片数 分片分配是个很重要的概念, 很多用户对如何分片都有所疑惑, 当然是为了让分配更合理. 在生产环境中,

单机es可以用,没毛病,但是有一点我们需要去注意,就是高可用是需要关注的,一般我们可以把es搭建成集群,2台以上就能成为es集群了.集群不仅可以实现高可用,也能实现海量数据存储的横向扩展. 新的阅读体验地址: http://www.zhouhong.icu/post/138 一.Elasticsearch分片机制: 每个索引可以被分片,每个主分片都包含索引的数据. 副本分片是主分片的备份,主挂了,备份还是可以访问,这就需要用到集群了. 同一个分片的主与副本是不会放在同一个服务器里的,因为一旦宕机

本文讲述,如何理解Elasticsearch的分片.副本和路由策略. 1.预备知识 1)分片(shard) Elasticsearch集群允许系统存储的数据量超过单机容量,实现这一目标引入分片策略shard.在一个索引index中,数据(document)被分片处理(sharding)到多个分片上.Elasticsearch屏蔽了管理分片的复杂性,使得多个分片呈现出一个大索引的样子. 2)副本(replica) 为了提升访问压力过大是单机无法处理所有请求的问题,Elasticsearch集群引入

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

ES集群中索引可能由多个分片构成,并且每个分片可以拥有多个副本.通过将一个单独的索引分为多个分片,我们可以处理不能在一个单一的服务器上面运行的大型索引,简单的说就是索引的大小过大,导致效率问题.不能运行的原因可能是内存也可能是存储.由于每个分片可以有多个副本,通过将副本分配到多个服务器,可以提高查询的负载能力.     为了进行分片和副本的操作,ES需要确定将这些分片和副本放到集群节点的哪个位置,就是需要确定把每个分片和副本分配到哪台服务器/节点上. 一.显式控制分配 生产情景: 比如生产环境有

索引设置 你可以通过很多种方式来自定义索引行为,你可以阅读Index Modules reference documentation,但是: 提示: Elasticsearch 提供了优化好的默认配置.除非你明白这些配置的行为和为什么要这么做,请不要修改这些配置. 下面是两个最重要的设置: number_of_shards 定义一个索引的主分片个数,默认值是 `5`.这个配置在索引创建后不能修改. number_of_replicas 每个主分片的复制分片个数,默认是 `1`.这个配置可以随时在

部署说明 硬件 服务器两台: 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个机械盘每个盘都是不同的分区. 部署环境用Docker weave 来做 elasticsearch cluster 可以参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着,一切都

分片重要性 Es中所有数据均衡的存储在集群中各个节点的分片中,会影响ES的性能.安全和稳定性, 所以很有必要了解一下它. 分片是什么? 简单来讲就是咱们在ES中所有数据的文件块,也是数据的最小单元块,整个ES集群的核心就是对所有分片的分布.索引.负载.路由等达到惊人的速度 实列场景: 假设 IndexA 有2个分片,我们向 IndexA 中插入10条数据 (10个文档),那么这10条数据会尽可能平均的分为5条存储在第一个分片,剩下的5条会存储在另一个分片中. 和主流关系型数据库的表分区的概念有点

0. 首先需要安装jdk,因为elasticsearch是Java写的,默认需要Java环境,且安装elasticsearch 7.x需要使用jdk 1.8或更高版本 1. 执行以下命令,创建elasticsearch仓库(计划安装7.x版本的elasticsearch) cat <<EOF | sudo tee /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo [elasticsearch-.x] name=Elasticsearch repository .x pac

集群索引中可能由多个分片构成,并且每个分片可以拥有多个副本,将一个单独的索引分为多个分片,可以处理不能在单一服务器上运行的 大型索引. 由于每个分片有多个副本,通过副本分配到多个服务器,可以提高查询的负载能力. 为了进行分片和副本操作,需要确定将这些分片和副本放到集群节点的哪个位置,需要确定把每个分片和副本分配到哪台服务器/节点上. 1.索引创建&指定节点参数: $curl -XPOST 'http://localhost:9200/filebeate-ali-hk-fd-tss1' $curl

2.2.0的启动和6.几 启动路径.端口一样,但是进入Head的路径不一样 http://localhost:9200/ 进入Head的方式2.2 的在 http://localhost:9200/_plugin/head/ 进入6.几的方式 先要自己下载,把Head拷贝进去目录.然后修改配置文件, 然后,在head源代码目录下启动nodejs: grunt server 效果如图: 最后在9100端口进入Head http://localhost:9100 分词查找 http://localh

最近在优化部分业务的搜索吞吐率,结合之前优化过写请求的经验,想和大家讨论下我对es分片在不同场景下的分配策略的思路   原先普通索引我的分片策略是: 主分片=节点数,副本=1,这样可以保证业务数据一定的可用性(丢失一个节点数据完整),且书局是均匀的读写请求在各个节点也是均匀的. 该模式目前看来并不是一个最好的方案,首先对于写请求,请求会优先落到主分片,再由主分片下发到各个副本,默认半数节点同步完返回,主分片=机器数可以保证写请求负载均衡,而1个副本的情况下主分片写成功即可,所以该模式对写还是相对

2016年11月12日ENGINEERING Every shard deserves a home 作者 Joshua Backing Share Here are some great slides from our Core Elasticsearch: Operations course that help explain the concept. We'd recommend that you take the full course to understand this even b

有用的链接:http://stackoverflow.com/questions/12215380/sorting-on-several-fields-in-elasticsearch 有的时候,需要自己设定排序,java的一个接口如下: String time1 = ConstValue.GetCurrentDate(); SortBuilder sortBuilder = SortBuilders.fieldSort("tfp_save_time") .order(SortOrde

文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484113&idx=1&sn=6c40d7f5d68840af1ea9a1fd38249dbd&chksm=eaa82af9dddfa3efead2861f681b3869397573740c01238c6286900ef40f6649cdaf2cc1e941&scene=21#wechat_redirect 1.Elasticsear

大多数ElasticSearch用户在创建索引时通用会问的一个重要问题是:我需要创建多少个分片? 在本文中, 我将介绍在分片分配时的一些权衡以及不同设置带来的性能影响. 如果想搞清晰你的分片策略以及如何优化,请继续往下阅读. 为什么要考虑分片数 分片分配是个很重要的概念, 很多用户对如何分片都有所疑惑, 当然是为了让分配更合理. 在生产环境中, 随着数据集的增长, 不合理的分配策略可能会给系统的扩展带来严重的问题. 同时, 这方面的文档介绍也非常少. 很多用户只想要明确的答案而不仅仅一个数字范围

一.副本分片介绍 什么是副本分片? 副本分片的主要目的就是为了故障转移,如果持有主分片的节点挂掉了,一个副本分片就会晋升为主分片的角色. 在索引写入时,副本分片做着与主分片相同的工作.新文档首先被索引进主分片然后再同步到其它所有的副本分片.增加副本数并不会增加索引容量. 无论如何,副本分片可以服务于读请求,如果你的索引也如常见的那样是偏向查询使用的,那你可以通过增加副本的数目来提升查询性能,但也要为此,增加额外的硬件资源. Elasticsearch内部分片处理机制 逆向索引 与传统的数据库不同

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