1 基础概念 Elasticsearch是一个近实时的系统,从你写入数据到数据可以被检索到,一般会有1秒钟的延时.Elasticsearch是基于Lucene的,Lucene的读写是两个分开的句柄,往写句柄写入的数据刷新之后,读句柄重新打开,这才能读到新写入的数据. 名词解释: Cluster:集群. Index:索引,Index相当于关系型数据库的DataBase. Type:类型,这是索引下的逻辑划分,一般把有共性的文档放到一个类型里面,相当于关系型数据库的table. Document:文

Recovering unassigned shards on elasticsearch 2.x 摘自:https://z0z0.me/recovering-unassigned-shards-on-elasticsearch/ I got accross the problem when decided to add a node to the elasticsearch cluster and that node was not able to replicate the indexes

适当的提升分片数量可以提升建立索引的速度: 一般情况下:一个索引库建立5-20个分片是最合适的: 注意:如果分片过少或者过多,都会降低检索的速度 分片数过多会导致: 1. 会导致打开比较多的文件2. 分片是存储在不同机器上的,分片数越多,机器之间的交互也就越多: 分片数太少导致: 单个分片索引过大,降低整体的检索速率 建议: 将单个分片存储存储索引数据的大小控制在20G左右:绝对不要超过50G , 否则性能很差 最终分片数量 = 数据总量/20G

1 , node 的 数量 应该大于等于 副本(指的是单个 shard 的 主副本+备份副本数)的 数量 ,如果 副本的数量大于 node 数量,那么 一个node 必定有2 个相同的 副本,这个多出来的副本毫无意义.(如果是为了提高效率,可以提高 切片的 个数 ) 2 ,因为 副本 shard  和 主 shard  不会出现在同一个 节点上 ,那么 一 挂一个节点 最多挂掉一个 shard  的 一个副本. 3,所以要保证的 50% 的 节点挂了 数据不丢的  最低副本数数 = 节点数*50

说下shard出现的几个状态说明: relocating_shards shows the number of shards that are currently moving from one node to another node(现网中遇到,因为kill -9重启es的方法不对,导致node下线,集群重新分配shard). This number is often zero, but can increase when Elasticsearch decides a cluster is

原文 1. 背景 shard allocation 意思是分片分配, 是一个将分片分配到节点的过程; 可能发生该操作的过程包括: 初始恢复(initial recovery) 副本分配(replica allocation) 重新平衡(rebalance) 节点的新增和删除 来源 分片的分配操作, 是由 master 角色的节点来决定什么时候移动分片, 以及移动到哪个节点上, 以达到集群的均衡; 说明 本文基于 Elasticsearch 7.4.0 版本 2. 机制分析 2.1. Alloca

kafka 日常使用和数据副本模型的理解 在使用Kafka过程中,有时经常需要查看一些消费者的情况.Kafka健康状况.临时查看.同步一些数据,又由于Kafka只是用来做流式存储,又没有像Mysql或者Redis提供方便的查询方法查看数据.只能通过在命令行执行Kafka 脚本方式操作kafka(当然也有一些第三方的kafka监控工具),这里就主要收集一些常用的Kafka命令. 在看到 kafka ISR 副本时,实在忍不住就多扯了一点背后的原理,将Kafka.Redis.ElasticSearc

mongodb是最常用的nosql数据库,在数据库排名中已经上升到了前六.这篇文章介绍如何搭建高可用的mongodb(分片+副本)集群. 在搭建集群之前,需要首先了解几个概念:路由,分片.副本集.配置服务器等相关概念. 先来看一张图: 从图中可以看到有四个组件:mongos.config server.shard.replica set. mongos,数据库集群请求的入口,所有的请求都通过mongos进行协调,不需要在应用程序添加一个路由选择器,mongos自己就是一个请求分发中心,它负责把对

MongoDB 高可用集群搭建 一.架构概况 192.168.150.129192.168.150.130192.168.150.131 参考文档:https://www.cnblogs.com/vadim/p/7100683.html mongos mongos    mongos Config   server      Config server  Config serverShared1 server 1 Shared1 server 1 副本 Shared1 server 1 仲裁/隐

前面的文章介绍了Mongodb的安装使用,在 MongoDB 中,有两种数据冗余方式,一种 是 Master-Slave 模式(主从复制),一种是 Replica Sets 模式(副本集). Mongodb一共有三种集群搭建的方式: Replica Set(副本集). Sharding(切片) Master-Slaver(主从)[目前已不推荐使用了!!!] 其中,Sharding集群也是三种集群中最复杂的. 副本集比起主从可以实现故障转移!!非常使用! mongoDB目前已不推荐使用主从模式,取

转载努力哥原文,原文连接https://www.cnblogs.com/nulige/p/7613721.html 介绍了Mongodb的安装使用,在 MongoDB 中,有两种数据冗余方式,一种 是 Master-Slave 模式(主从复制),一种是 Replica Sets 模式(副本集). 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Mongodb一共有三种集群搭建的方式: Replica Set(副本集). Sharding(切片) Master-Slaver(主从)[目

es服务端是准确知道每个document分布在哪个shard上: search一个比较复杂的执行模式,因为我们不知道那些document会被匹配到,任何一个shard上都有可能,所以一个search请求必须查询一个索引或多个索引里面的所有shard才能完整的查询到我们想要的结果. 找到所有匹配的结果是查询的第一步,来自多个shard上的数据集在分页返回到客户端的之前会被合并到一个排序后的list列表,由于需要经过一步取top N的操作,所以search需要进过两个阶段才能完成,分别是query和

基本概念 一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口. Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样,是非关系型数据库.是一个接近实时的搜索平台,从索引这个文档到这个文档能够被搜索到只有一个轻微的延迟,企业应用定位:采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具.底层基于Lucene,采用多shard的方式保证数据安全,并且提供自动resharding的功能,github等大型的站点也采用Elasticsearc

测试搭建192.168.3.110mongos 30000,30001,30002config 40000,40001,40002shard1 50001,50002,50003shard2 50004,50005,50006,shard3 50007,50008,50009[root@mysql-slave10 data]# mkdir -p /data/config/1/data[root@mysql-slave10 data]# mkdir -p /data/config/2/data[r

摘要:ES已经成为了全能型的数据产品,在很多领域越来越受欢迎,本文旨在从数据库领域分析ES的使用. 本文分享自华为云社区<Elasticsearch数据库加速实践>,原文作者:css_blog . 一.方案说明 Elasticsearch主要功能是什么,不同的场景有不同的定位,在日志场景我们可以用ELK生态搭建日志分析系统,在搜索领域ES是当前最热门的搜索引擎.在大数据领域,ES可以对标Hbase提供海量日志的数据仓库:在数据库领域ES可以作为查询分析型的分析型数据库使用.ES已经成为了全能型

Hello,大家下午好. 近几天的项目有点赶,所以耽误了更新.现在给大家分享下,在安装mongodb的过程中,遇到的故障一则.其实很小白的问题,当时遇到这个问题的时候比较心慌,浪费了很多时间,跟大家分享下解决的思路吧. 先描述下我的环境,请参照前一篇博客,利用脚本初始化出4个节点(由于实验原因,我使用了单台的服务器). 首先我们启动这四个初始化节点.(具体的文件配置,请参照前文,初始化的内容,这里仅用/etc/mongodb.conf为例) [root@1]# cat /etc/mongodb.

mongodb部署--主备.副本及数据分片 主备复制 副本集 数据分片 主备复制 主备复制是最基本的一种多点部署方案,在读写分离.热备份.数据恢复等方面具有重要作用. 在真实的生产环境,主备库肯定需要部署在不同的服务器中,但鉴于学习测试,这里以一台机器的不同端口进行模拟. 准备工作: 安装Mongodb的二进制程序安装步骤 假设已经安装在/usr/local/mongodb/目录 为主库及备库创建数据目录: 主库目录:/var/mongodb_master/data/ /var/mongodb_

一:概念 相关概念及图片引用自这里 mongodb副本集: 副本集是一组服务器,其中一个是主服务器,用于处理客户请求:还有多个备份服务器,用于保存主服务器的数据副本.如果主服务器崩溃了,备份服务器自动将其中一个成员升级为新的主服务器. 由此可见副本集对于应对灾难性事件是多么的合适.以前的mongo主从模式其实就是一个单副本的应用,没有很好的扩展性和容错性.而mongodb副本集具有多个副本保证了容错性,就算一个副本挂掉了还有很多副本存在,并且解决了上面第一个问题“主节点挂掉了,整个集群内会自动切

在配置副本集之前,我们先来了解一些关于副本集的知识. 1,副本集的原理 副本集的原理与主从很相似,唯一不同的是,在主节点出现故障的时候,主从配置的从服务器不会自动的变为主服务器,而是要通过手动修改配置.但是副表集就不用,它会自动选出一台服务器做为主节点,从而保障系统的稳定性. 2,副本集新的主节点是怎么选举出来的呢 是通过bully算法来的,也就是一致性协议.具体如下 1):当主节点挂了后,副本集会获得其他从节点的最后更新时间与主服务做对比 2):如果所有从节点的最后更新时间都是很旧,那就选举停

数据的目录文件层次设计 我们一般采用多实例的方式,而不是将所有的数据库尽可能地放在一个实例中. 主要基于以下考虑: 1:不同业务线对应的数据库放在不同的实例上,部分操作的运维时间容易协调等到. 2:相互独立,减少相互干扰.不会因为某个业务的激增或某个开发Team的代码问题,拖累太多的数据库. 3:实例资源容易控制,例如内存等. 从上图可以知道,mongo二进制文件是多个实例公用的.一个版本一个目录,从图可以看出,这个服务器上支持两个版本的MongoDB,一个是版本3.4.4,一个是比较新的4.0

部署开始: 创建路径 D:\Program Files\MongoDB\MySet下 config Data log 文件夹 config文件夹下准备配置文件: 分片1的副本集1 storage: dbPath: D:/Program Files/MongoDB/MySet/Data/shard11 journal: enabled: true systemLog: destination: file logAppend: true path: D:/Program Files/MongoDB/