文章目录ElasticSearch什么是ElasticSearch为什么需要Elasticsearch数据库中的索引(基本概念)Elasticsearch运行原理Elasticsearch的启动ES基本使用ik分词插件的使用SpringBoot 操作 ElasticsearchSpring Data简介基本配置使用ES操作数据ES文档创建操作ES的持久层测试ES ElasticSearch官方下
ES学习文档最权威的，当然就是官方文档，根据自己所安装的版本进行选择：elasticsearch所有版本参考文档
如果英文文档阅读有困难，参考：Elasticsearch: 权威指南，但是中文文档有滞后性，比如目前es已经到6.X版本，而中文文档以2.X版本为基础，因此对于新版本的话会有部分不适用。参考博客：铭毅天下
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首先说明任何版本的es的默认配置，都是综合考虑写入、查询、合并、搜索等等所有性能因素给出的，个人建议，如果是cpu、内存、缓存、磁盘io等任何一项指标达到满负载，比如cpu已经吃满了，此时就不要尝试着去调整参数来优化写入速度了。从以下几点逐个分析是否能调优写入速度，本文中的配置项均在elasticsearch-5.4.3版本中测试。调优点加大 translog flush 间隔 ， 目的是降低 i
前言经常会有人吐槽，Elasticsearch为什么写着写着突然就慢了？
笔者总结了常见的一些导致写入慢的场景，以供大家排查。Elasticsearch写入慢问题排查思路Elasticsearch的写入场景相对比较简单，绝大部分场景下我们都是使用bulk API进行写入操作，列举了下面一些场景可能会导致写入慢的问题。场景1 内存参数配置不合理。是否给Elasticsearch实例足够的内存，如果内
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2023-07-06 14:53:18
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写入速度优化提升写入速度从以下几方面入手： · 加大translog flush间隔，目的是降低iops、writeblock。 ES 2.x开始，在默认设置下，translog的持久化策略为：每个请求都“flush”。对应配置项如下： index.translog.durability: request 由于数据既没有刷到Lucene,translog也没有刷盘，恢复时translog中没有这个
环境相关： OS：CentOS release 6.9 IP：192.168.77.10 hadoop-2.6.0-cdh5.7.1 hive-1.1.0-cdh5.7.1 mysql5.11. 相关说明HIVE的DML中，update和delete一般不会用，生产数据是不会删除的，常用overwrite和load做数据的转换。insert into values 也一般不会用，离线批处
查询优化1.只需要分词的放es，其他数据用id 匹配，减少内存总量，提高总体有效数据存储2.数据预热，记录搜索次数多的词条，针对热点数据进行提前预热，动态查询一次数据，保证后面每次查询尽量命中内存3.冷热分离，把业务上可能搜索可能性大的放一个索引，可能性小的放另一个索引4.深分页用scroll api 写优化1.减少副本，写前设置副本0，完完后修改回正常值2.增加flush设置，当Translo
# 如何提高MongoDB写入速度
MongoDB 是一个高性能、可扩展的 NoSQL 数据库，但在处理大量写入操作时可能会遇到性能瓶颈。为了提高MongoDB的写入速度，我们可以采取一些优化措施。
## 1. 使用批量插入
在进行大量写入操作时，可以尝试使用批量插入的方式，减少单次写入的次数，提高写入效率。下面是一个使用批量插入的示例代码：
```markdown
```python
f
一：Memcahce的深度解析：1.Memcache是什么：Memcache是一套分布式的高速缓存系统，最早是为了LiveJournal服务的，目前被许多网站使用以提升网站的访问速度，尤其对于一些大型的、需要频繁访问数据库的网站访问速度提升效果十分显著。2.MemCache的工作流程如下：它采用了c/s的模式，先检查客户端的请求数据是否在memcached中，如有，直接把请求数据返回，不再对数据库
你可以使用多种策略来增加批处理作业和/或在线交易的 Elasticsearch 写容量。在过去的几年中，在写入容量方面，我遇到了瓶颈，并在不同的 ES 群集上犯了许多错误。 尤其是其中一项要求是写入具有严格 SLA 的实时索引以进行读取操作时。如果你在生产环境中使用 Elasticsearch，很可能你也已经遇到了这些问题，甚至可能犯了一些与过去相同的错误！我认为，对 ES 如何在幕后工作的总体概
1.概述基于版本: 2.x – 5.x在 es 的默认设置,是综合考虑数据可靠性,搜索实时性,写入速度等因素的,当你离开默认设置,追求极致的写入速度时,很多是以牺牲可靠性和搜索实时性为代价的.有时候,业务上对两者要求并不高,反而对写入速度要求很高,例如在我的场景中,要求每秒200w 条的平均写入速度,每条500字节左右接下来的优化基于集群正常运行的前提下,如果是集群首次灌入数据,可以将副本数设置为
问题描述：按照项目计划，今天上线部署日志系统（收集线上的所有日志，便于问题排查）。运维按照以前的部署过程，部署elasticsearch,部署结束之后，通过x-pack的monitor发现elasticsearch的索引速度只有几百/秒的索引速度，远远小于同样的配置，没有做优化的另一个es集群。问题就产生了，什么原因呢问题定位：下午比较忙，没有时间排查问题，就让另个同事，排查，下午下班的时候去问什
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2023-09-25 14:06:47
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由于项目变态需求；需要在一个比较短时间段急剧增加数据库记录（两三天内，由于0增加至4亿）。在整个过程调优过程非常艰辛（1）提高数据库插入性能中心思想：尽量将数据一次性写入到Data File和减少数据库的checkpoint 操作。这次修改了下面四个配置项： 1）将 innodb_flush_log_at_trx_commit 配置设定为0；按过往经验设定为0，插入速度会有很大提高。 0: Wri
# 提高MySQL写入速度
在数据库应用中，写入操作是一个非常常见且重要的操作。然而，当数据量变大、并发量增加时，MySQL的写入性能可能成为性能瓶颈。本文将介绍一些提高MySQL写入速度的方法，并给出相应的代码示例。
## 选择合适的存储引擎
MySQL提供了多种存储引擎，如InnoDB、MyISAM等。不同的存储引擎在写入性能上有所差异。对于大量写入操作的场景，可以考虑使用MyISAM存
原创
2023-08-26 06:59:55
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# Spring Boot 如何提高写入 Elasticsearch 的性能
## 引言
Elasticsearch 是一个强大的搜索引擎，常用于日志分析和实时数据处理。但在高并发环境下，写入性能成为了一个瓶颈。为了在 Spring Boot 应用中优化对 Elasticsearch 的写入操作，我们可以采用异步写入、批量处理和连接池等多种方案。本文将详细讲解如何实施这些措施，同时给出相应的代
mysql是一个比较流行的开源关系数据库，在这里我转载了一篇介绍如何提升mysql插入数据性能的文章，希望对大家有所帮助。
对于一些数据量较大的系统，面临的问题除了是查询效率低下，还有一个很重要的问题就是插入时间长。我们就有一个业务系统，每天的数据导入需要4-5个钟。这种费时的操作其实是很有风险的，假设程序出了问题，想重跑操作那是一件痛苦的事情。因此，
相对官方TokuDB的优化：内置了jemalloc 内存分配；引入更多的内置的TokuDB性能指标；支持Xtrabackup备份；引入ZSTD压缩算法；支持TokuDB的binlog_group_commit特性；四、测试表TokuDB核心配置：表结构：利用load data写入数据：计算一下每秒写入速度：文件大小：实际文件8.5G，写入TokuDB大小3.5G，只是接近于一半多点的压缩量。 对于
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2023-09-19 10:37:55
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这个问题也是最近才想到的，就是到底读文件更快还是读数据库更快，能快多少，天缘也搜索过，没见有网友就这个问题答复过，也可能是太简单的缘故，我们本文还是来实测一下，由于时间关系，VC还没装，天缘先用PHP测试了一下，下次有时间在C/C++上补充测试到本文来，因为PHP的底层解析应该也是基于C的，所以估计两者环境测试结果差不多，小问题大收获，现在就来看一下测试过程及结果。测试程序如下：说明1：由于读数据
一 elasticsearch 写入速度优化提升写入速度 1. 加大tranlog flush间隔#降低写阻塞，默认每个请求都flush
index.translog.durability: request
#这是影响 es 写入速度的最大因素.但是只有这样,写操作才有可能是可靠的,原因参考写入流程
#如果系统可以接受一定几率的数据丢失,
HDFS是Hadoop抽象的文件系统概念的一个实现。适用场景适用于大型商用机集群，流式数据访问模式来存储超大文件。特征1、超大文件。 2、流式数据访问。HDFS的构建思路是，一次写入，多次读取是最高效的访问模式。数据集通常由数据源生成或从数据源复制而来，接着长时间在此数据集上各种分析，每次分析涉及该数据集的大部分数据甚至全部，因此读取整个数据集的时间延迟比读取第一条记录的时间延迟更重要。 3、商用
