ES提高写入性能的目标增大写吞吐量，越高越好基本原则客户端：多线程，批量写可以通过性能测试，确定最佳文档数量多线程：需要观察是否由HTTP429返回，实现Retry以及线程数量的自动调节服务器端：先分解问题，在单个节点上测试调整以达到最高吞吐量使用更好的硬件（通过观察CPU/IO Block）线程切换/堆栈状况服务器端优化写入性能的一些手段降低IO操作使用ES自动生成的文档ID（可以避免get操作
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
1.缩减索引字段es中只保留必要字段，缩减字段能有效缩减文档大小，提高写入速度。2.合理设置分片数和副本数7.*默认1个分片1和副本。Elasticsearch官方建议一个分片的大小应该在20到40 GB左右，分片个数建议 >= 集群节点的个数，但是当索引较小时（写入性能需求 > 搜索性能需求时），可以使用1个分片，过多的分片也会影响写入性能。分片大小对于搜索查询非常重要。一方面， 如
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
es数据写入过程1.Refresh将文档先保存在index buffer中，以refresh_interval为间隔时间，定期清空buffer,生成segment,借助文档系统缓存的特性 先将segament放在文档系统缓存中，并开放查询，以提升搜索的实时性2.TranslogSegment没有写入磁盘，即使发生了宕机，重启后数据也能恢复，默认配置是每次请求都会落盘3.Flush删除旧的trans
1、es写入报错及写入性能低问题排查 使用es的java 客户端 jestClient 进行bulk批量写入es 数据时，经过多次调整并行度，bulk批量写入的条数后，es 写入性能始终在 2.7w条/s 左右徘徊，并且在写入用户档案时，在大约1亿条 左右时，es会报【index has read-only-allow-delete block】
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2023-07-26 13:54:54
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基于版本: 2.x – 7.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0，写入
最近埋点日志量翻了一倍，但是ES写入却很慢，刚开始以为是ES的问题，一直在优化ES，最后问题的原因是filebeat导致写入过慢，添加了一台filebeat后就解决了，ES的写入qps从2000到现在的4万。总结下filebeat的最大量，监控四个文件，每天两亿条数据，就是filebeat的最大值，到达这个值就需要再增加一台filebeat。一、ES部分说完解决办法，心急的就可以去解决 自己的ES
一、路由它被存储在单独一个主分片上。Elasticsearch是如何知道文档属于哪个分片的呢？当你创建一个新文档，它是如何知道是应该存储在分片1还是分片2上的呢？当你索引一个文档，它被存储在单独一个主分片上。Elasticsearch是如何知道文档属于哪个分片的呢？当你创建一个新文档，它是如何知道是应该存储在分片1还是分片2上的呢？ 进程不能是随机的，因为我们将来要检索文档。事实上，它根据一个简单
ES写入数据过程路由到对应的节点以及对应的主分片时，会做以下的事：1）首先将数据写到内存缓存区memory buffer。这个阶段的数据是易丢失的，如果节点在此时崩溃，数据可能会丢失。2）然后将数据写到translog缓存区。3）与 2）同时，ES将数据转换为Lucene可以理解的格式，每隔1s数据从buffer中refresh到FileSystemCache中，生成Lucene索引段（segme
一、前言使用ES构建搜索引擎时需要经常对文档进行操作，除了简单的单条文档操作，有时还需要进行批量操作。我们这章主要学习ES文档的增删改的操作，由于涉及到的代码量会比较多，所以分为3篇文章分别说明文档的这个三个操作。那么我们对文档操作的学习除了在kibana客户端之外，还会涉及到java的highLevelClient相应的操作代码。那么话不多说，我们直接开始下面的学习、二、写入文档2.1、单条写入
这一节我们将介绍使用DeltaStreamer工具从外部源甚至其他Hudi数据集摄取新更改的方法，
以及通过使用Hudi数据源的upserts加快大型Spark作业的方法。
对于此类数据集，我们可以使用各种查询引擎查询它们。写操作在此之前，了解Hudi数据源及delta streamer工具提供的三种不同的写操作以及如何最佳利用它们可能会有所帮助。
这些操作可以在针对数据集发出的每个提交/增量提交
es的每一个index可能有多个shard（每个shard是一个Lucence的index），每个shard由多个segment组成，每个segment里面有很多倒排索引。每次新文档创建的时候会归属一个新的segment，不会动原来的segment。每个新文档创建的时候会写入内存（in memory buffer）和事务日志（translog），这时数据还是搜索不到的。es默认每秒钟会执行一次_r
ES索引数据（写入）流程及原理详解 请思考如下几个问题？1、为什么Elasticsarch是近实时，而不是准实时？ 2、为什么文档的CRUD操作是实时的？ 3、为什么Elasticsearch能做到保证数据不丢失? 4、Refresh、flush的作用是什么？ 什么时候使用？ 5、Elasticsearch存储怎么让数据保存在磁盘上，而不是在内存上？本文会给出以上问题的答案。
# 优化MySQL数据写入慢的问题
在开发过程中，我们经常会遇到MySQL数据库写入慢的问题。当数据写入速度变慢时，不仅会影响系统的性能，还可能导致数据丢失或者其他一系列问题。因此，如何解决MySQL数据写入慢的问题成为了开发人员关注的焦点之一。
## 问题分析
MySQL数据写入慢的原因有很多，比如硬件性能不足、索引不合理、SQL语句优化不当等。在解决问题之前，我们首先需要对问题进行分析，
一、小米1、背景小米关系型存储数据库首选 MySQL，单机 2.6T 磁盘。由于小米手机销量的快速上升和 MIUI 负一屏用户量的快速增加，导致负一屏快递业务数据的数据量增长非常快， 每天的读写量级均分别达到上亿级别，数据快速增长导致单机出现瓶颈，比如性能明显下降、可用存储空间不断降低、大表 DDL 无法执行等，不得不面临数据库扩展的问题。对于 MySQL 来讲，最直接的方案就是采用分库
在对sqlite3 insert into 等操作时速度比较慢。 原因是因为它每次插入数据都需要访问一次磁盘，打开磁盘的速度大家可想而知，如果对数据库进行大量的操作，那么速度回很慢。 解决办法用事务的形式提交：因为我们开始事务后，进行的大量操作的语句都保存在内存中，当提交时才全部写入数据库
# MySQL写入数据慢的原因及优化方法
MySQL是一种非常流行的关系型数据库，广泛应用于各种应用程序和网站中。然而，有时我们会遇到MySQL写入数据慢的问题。本文将介绍可能导致写入数据慢的原因，并提供一些优化方法来改善性能。
## 1. 原因分析
### 1.1 硬件问题
首先，我们需要检查硬件是否存在问题。例如，磁盘I/O速度慢、网络延迟等都可能导致MySQL写入数据的延迟。可以通过
原创
2023-07-20 10:50:39
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在《Oracle 和 MySQL 的 JDBC 到底有多慢》中我们测试过 Oracle的JDBC读出性能，现在再来测试一下写入情况。 1. 数据来源使用TPCH生成的数据，选用其中的part表来做测试，数据记录为2000万行，9个字段。它生成的原始文本文件名为part.tbl，文件大小为2.4G。测试时先
本文为一次Elasticsearch数据导入Hive的案例说明文档，读者可参考文中操作调整自己的操作方式：以测试部es主机192.xxx.x.128为例，导入索引数据到本地Hive一、准备：可先查看es服务器index列表，对目标数量和大小心中有数（此步可省） curl -X GET ‘http://192.xxx.x.128:9200/_cat/indices?v‘启动Hvie的shell界面，
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2023-08-04 12:58:33
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