elasticsearch近乎实时，文档存储，搜索与分析，PB级数据。 写入原理数据写入buffer缓冲和translog每隔1s将buffer中的数据写入 segment file，并写入os cache，buffer被清空，此时就可以供search，所以说是近乎实时的重复上面写入，segment file不断增加，translog不断变大，一定时间或translog到一定大小，就发生commi
Aspose于2002年3月在澳大利亚悉尼创建，旗下产品覆盖文档、图表、PDF、条码、OCR、CAD、HTML、电子邮件等各个文档管理领域，为全球.NET 、Java、C ++等10余种平台开发人员提供丰富的开发选择。本文将结合Aspose产品特点及相关开发中的场景，带你全面了解Aspose在应用上的优势。1、Aspose 产品主要特点1.1Aspose 擅长文件转换。Aspose以采用任何静态显
前言本文的主要内容：分布式介绍及cerebro构建集群副本与分片集群状态与故障转移文档分布式存储脑裂问题shard详解分布式介绍及cerebroES支持集群模式，是一个分布式系统，其好处主要有两个：增大系统容量，如内存、磁盘，使得ES集群可以支持PB级的数据提高系统可用性，即使部分节点停止服务，整个集群依然可以正常服务ES集群由多个ES实例组成不同集群通过集群名称来区分，可通过cluster.na
异步处理与Promise一、异步处理1.两个阶段2.事情三种状态3.到达阶段后续处理二、Promise1.基本使用2.注意点3.事件和回调的优化 一、异步处理ES官方参考了大量的异步场景，总结出了一套异步的通用模型，该模型可以覆盖几乎所有的异步场景，甚至是同步场景。 值得注意的是，为了兼容旧系统，ES6 并不打算抛弃掉过去的做法，只是基于该模型推出一个全新的 API，使用该API，会让异步处理更
一、预备知识1.1、索引不可变看到这篇文章相信大家都知道es是倒排索引，在es的索引过程中为了满足一下特点，落盘的es索引是不可变的。1 不需要锁。如果从来不需要更新一个索引，就不必担心多个程序同时尝试修改。
2 一旦索引被读入文件系统的缓存(内存)，它就一直在那儿，因为不会改变。只要文件系统缓存有足够的空间，大部分的读会直接访问内存而不是磁盘。这有助于性能提升。
3 在索引的声明周期内，所有的
本文主要讲解 Kafka 是什么、Kafka 的架构包括工作流程和存储机制，以及生产者和消费者，最终大家还会掌握 Kafka 中几个最重要的概念，分别是 broker、producer、consumer、consumer group、topic、partition、replica、leader、follower，这是学会和理解 Kafka 的基础和必备内容，建议收藏。1. 定义Kafka 是一个分
ES6也称为ES2015，于2015年发布，此后每年都有新增一些属性，分别命名为ES7~12，发布的年份分别对应2016年到2021年ES7includes方法数组中新增了includes方法，用来判断数组中是否存在某一元素，在此之前进行这样的判断是使用indexOf判断下标值，小于0时则代表不存在。const list = ['alice', 'kiki', 'macus']
console.
ElasticSearch 写操作 剖析在看ElasticSearch权威指南基础入门中关于：分片内部原理这一小节内容后，大致对ElasticSearch的索引、搜索底层实现有了一个初步的认识。记录一下在看文档的过程中碰到的问题以及我的理解。此外，在文章的末尾，还讨论分布式系统中的主从复制原理，以及采用这种副本复制方案带来的数据一致性问题。ElasticSearch index 操作背后发生了什么
异步编程对JavaScript语言太重要。Javascript语言的执行环境是“单线程”的，如果没有异步编程，根本没法用，非卡死不可。 ES6诞生以前，异步编程的方法，大概有下面四种。回调函数事件监听发布/订阅Promise 对象ES6将JavaScript异步编程带入了一个全新的阶段，ES7的Async函数更是提出了异步编程的终极解决方案。基本概念所谓”异步”，简单说就是一个任务分成两段，先执
1、redo log 和 undo loginnodb 事务日志包括 redo log 和 undo logredo log ：重做日志，提供前滚操作 ， 保证事务的持久性。undo log ：回滚日志，提供回滚操作，保证事务的原子性。redo log声明周期事务开始之后，就开始产生 redo log 日志了，在事务执行的过程中，redo log 开始逐步落盘。当对应事务的脏页写入到磁盘
# 什么时候用 MongoDB 什么时候用 Elasticsearch
## 流程概述
在选择使用 MongoDB 还是 Elasticsearch 时，需要根据实际需求来确定。一般来说，如果需要做大量的数据分析和搜索，选择 Elasticsearch 更合适；如果需要处理大量的结构化数据，选择 MongoDB 更适合。
下面是一个简单的流程表格，来帮助你决定何时使用 MongoDB 和何时
ES 中translog是存储于磁盘上的文件，每个ES分片都会一个translog，所以translog的存储路径就位于分片数据目录下。如下图所示：1：索引名称2：分片名称3存放translog文件的目录 Translog目录下有2种格式的文件，tlog后缀的文件和ckp后缀的文件。translog中存储了ES的操作记录，具体的说是ES还没落盘的数据的操作记录。因此不难看出translog的作用就
京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。
我们把订单数据存储在MySQL中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的。同时对于一些复杂的查询，MySQL支持得不够友好，所以订单中心系统使用了Elasticsearch来承载订单查询的主要压力。
Elasticsearch作为一款功能
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2021-08-11 15:35:56
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媒体恢复分完全恢复和不完全恢复。不完全恢复可以恢复到指定的时刻或系统更改号，但不完全恢复之后剩余日志文件就不可用，必须重置日志序列号，用RESETLOGS选项打开数据库，此后数据库变成一个新形体，为了将来的恢复，必须重做一致备份。而且，RESETLOGS之前的备份已不可用。但是，很可能在RESETLOGS后没有做数据库的一致备份，而数据库又不认识RESETLOGS之前的备份，此时该如何恢复RESE
同步刷盘、异步刷盘RocketMQ的消息是存储到磁盘上的，这样既能保证断电后恢复，又可以让存储的消息量超出内存的限制。RocketMQ为了提高性能，会尽可能地保证磁盘的顺序写。消息在通过Producer写入RocketMQ的时候，有两种写磁盘方式：1）异步刷盘方式：在返回写成功状态时，消息可能只是被写入了内存的PAGECACHE，写操作的返回快，吞吐量大；当内存里的消息量积累到一定程度时，统一触发
1、较频繁地作为查询条件的字段这个都知道。什么是教频繁呢？分析你执行的所有SQL语句。最好将他们一个个都列出来。然后分析，发现其中有些字段在大部分的SQL语句查询时候都会用到，那么就果断为他建立索引。2、唯一性太差的字段不适合建立索引什么是唯一性太差的字段。如状态字段、类型字段。那些只存储固定几个值的字段，例如用户登录状态、消息的status等。这个涉及到了索引扫描的特性。例如：通过索引查找键值为
<!-- @page { margin: 2cm } P { margin-bottom: 0.21cm } --> 所谓“落盘”就是落在硬盘上面的意思。也就是说， Linux 是否应当安装在计算机硬盘上？怎么会产生这种想法？是不是头脑发疯了？ 此刻，我利用安装在硬盘上的 Linux 桌面（ Ubu
1 query和filter区别在进行query的时候，除了完成匹配的过程，我们实际上在问"这个结果到底有多匹配我们的搜索关键词"。在所有的返回结果的后面都会有一个_score字段表示这个结果的匹配程度，也就是相关性。相关性越高的结果就越排在前面，相关性越低就越靠后。当两个文档的相关性相同的时候，会根据lucene内部的doc_id字段来排序，这个字段对于用户是不可见的也不能控制。而在进行filt
背景最近在遇到了一个非常奇怪的现象： 程序修改了配置文件中的参数，程序退出之后。cat 配置文件，发现文件内容修改成功。但是断电重启之后，概率性出现配置文件为空或者是配置未修改（概率较大）。 通过简单的思考，判断方向大致如下：1. 和之前mount 顺序有关，可参考之前的一篇博客mount顺序导致读写不一致问题。通过简单的排查，确定不是这个问题，如果是mount顺序的问题，应该是必现才对。2. 重
"cluster.routing.allocation.balance.shard":"0.45f",//定义分配在该节点的分片数的因子 阈值=因子*（当前节点的分片数-集群的总分片数/节点数，即每个节点的平均分片数）
"cluster.routing.allocation.balance.index":"0.55f",//定义分配在该节点某个索引的分片数的因子，阈值=因子*（保存当前节点的某
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2023-05-31 11:03:30
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