读写原理： es 写数据过程 客户端选择一个 node 发送请求过去，这个 node 就是 coordinating node（协调节点） coordinating node，对 document 进行路由，将请求转发给对应的 node（有 primary shard） 实际的 node 上的 primary shard 处理请求，然后将数据同步到 replica node coordinatin
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2024-04-07 08:01:14
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在思考表变量与临时表之间区别时，表变量不会受事务回滚的影响，那么是否意味着表变量无需写入日志呢？测试方式：分别对tempdb上的用户表/临时表/表变量 进行10000次插入，查看日志写入次数，使用SYS.dm_io_virtual_file_stats可以查看数据库文件的读入和写入次数，也可以使用process monitor来捕获在tempdb的日志文件上的操作1. 测试用户表--=======
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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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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对于一些数据量较大的系统，数据库面临的问题除了查询效率低下，还有就是数据入库时间长。特别像报表系统，每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久。因此，优化数据库插入性能是很有意义的。修改mysql数据库配置：0. 最快的当然是直接 copy 数据库表的数据文件（版本和平台最好要相同或相似）；1. 设置 innodb_flush_log_at_trx_commit =&n
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2024-03-12 17:38:37
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## Elasticsearch 与 MySQL 写入速度的比较
在现代应用程序中，存储和检索数据的速度是至关重要的。Elasticsearch（ES）和MySQL是两种非常流行的数据存储解决方案，分别用于全文搜索和关系型数据库管理。本文将会教你如何实现“ES 写入速度与 MySQL 写入速度”的比较，并介绍每一步的具体实现。
### 1. 整体流程
在实现这一功能之前，我们需要一个整体的流
原创
2024-11-01 07:51:23
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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,
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2024-02-19 18:17:34
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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
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2024-03-16 11:59:30
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# Spark 写入 Elasticsearch 速度优化指南
## 引言
在大数据处理中，Spark 是一个非常常用的分布式计算引擎，而 Elasticsearch 则是一个强大的实时搜索和分析引擎。将 Spark 与 Elasticsearch 结合使用，可以实现高效的数据处理和分析。本文将介绍如何在 Spark 中实现高速写入 Elasticsearch 的方法，并提供一些优化技巧。
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原创
2023-12-12 09:57:31
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- 概述 -近期官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论：对于隔离写入(isolated writes)，RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍，比 ElasticSearch 快 200 倍以上。对于隔离读取(isolated rea
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2024-03-26 06:09:25
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文章目录一、redis简介1、概述2、特点、优势3、对比memcache4、Redis相对MySQL关系型数据库优缺点二、源码安装redis1、安装环境组件编译器，编译安装redis2、执行redis配置文件脚本，并进行配置3、配置优化启动项4、设置监听端口，启动服务三、redis配置参数介绍1、redis主配置文件的介绍四、redis数据库简单的命令操作1、string类型（1）设置键值 SE
英文 | https://javascript.plainenglish.io/understand-es6-in-20-minutes-8ab8f958e379了解 ES6根据维基百科解释“ECMAScript 规范是由 Netscape 的 Brendan Eich 开发的脚本语言的标准化规范；最初命名为 Mocha，然后是 LiveScript，最后是 JavaScript。”ECMAScr
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2024-07-29 20:38:32
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必要设置es.resourceElasticsearch资源位置，在该位置读取和写入数据。需要格式 <index>/<type>es.resource.read（默认为es.resource）用于读取（但不写入）数据的Elasticsearch资源。在同一作业中将数据读取和写入不同的Elasticsearch索引时很有用。通常自动设置（“ Map / Reduce”模块除外
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2024-06-04 12:18:02
177阅读
文章目录1 前言2 translog flush间隔调整2.1 index.translog.durability2.2 index.translog.flush_threshold_size3 索引刷新间隔refresh_interval4 段合并优化5 indexing buffer6 使用bulk请求6.1 bulk线程池和队列6.2 并发执行bulk请求7 磁盘间的任务均衡8 节点间的任
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2024-03-15 08:31:20
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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
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2023-12-14 13:50:16
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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
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2024-09-25 21:36:08
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1、tranlog flush 间隔调整 默认设置下，每个请求都flush，这是影响es写入速度的最大因素，需要调整translog持久化策略为周期性和一定大小的时候flush，例如： index.translog.durability: async 设置为async表示translog的刷盘策略按
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2020-12-15 17:48:00
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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
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2024-04-19 17:40:56
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概览Java 的 I/O 大概可以分成以下几类： 磁盘操作：File 字节操作：InputStream 和 OutputStream 字符操作：Reader 和 Writer 对象操作：Serializable 网络操作：Socket 新的输入/输出：NIO磁盘操作File 类可以用于表示文件和目录的信息，但是它不表示文件的内容。递归地列出一个目录下所有文件：字节操作实现文件复制字符操作编码与解码
本文主要介绍一些能够提升ES性能的优化手段，以及一些防坑措施，请大家参考。内存设置由于ES构建基于lucene, 而lucene设计强大之处在于lucene能够很好的利用操作系统内存来缓存索引数据，以提供快速的查询性能。lucene的索引文件segements是存储在单文件中的，并且不可变，对于OS来说，能够很友好地将索引文件保持在cache中，以便快速访问；因此，我们很有必要将一半的物理内存留给
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2024-04-04 11:40:23
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