分布式系统的可用性和扩展性高可用性
服务可用性 ：允许有节点停止服务数据可用性 ：部分节点丢失，不会丢失数据可扩展性
请求量提升 / 数据的不断增长(将数据分布都所有接点上)分布式特性elasticsearch的分布式架构的好处
存储的水平扩容提高系统的可用性，部分节点停止服务，整个集群的服务不受影响elasticsearch的分布式架构
不同的集群通过不同的名字来区分，默
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id fro
背景What：ElasticSearch 是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎。以下简称ES。Features: 具有近实时的全文检索能力、极其方便的横向扩展能力，怎么理解呢？可以简单理解为快、有弹性。Why: 我们知道要在传统的RDBMS中做搜索，尤其是全文搜索时，我们的选择基本就是LIKE，这在数据量大时，性能急剧下降；ES作为MySQL等关系型数据库的LIKE功能出现（当然这
Ceph对象存储单机部署一、单节点部署规划主机名IP地址操作系统磁盘空间角色services-ceph192.168.11.21CentOS Linux release 7.6.1810 (Core)系统盘：50G + 数据盘：200Gceph-deploy、monitor、mgr、rgw、mds、osd二、角色说明组件名称组件功能MonitorsCeph Monitor (Ceph -mon)负
第二个 elasticsearch（alias）是在新启动的容器内部用于引用链接容器的别名。也就是说，新的 Kibana 容器可以通过这个别名（在这种情况
在生产环境下，如果不修改elasticsearch节点的角色信息，在高数据量，高并发的场景下集群容易出现脑裂等问题。 默认情况下，elasticsearch 集群中每个节点都有成为主节点的资格，也都存储数据，还可以提供查询服务。这些功能是由两个属性控制的。 1. node.master 2. node.data 默认情况下这
Elasticsearch 高可用系统架构设计高可用性即：High Availability（HA），高可用性是分布式系统架构设计的重要因素之一，简单来说，可用性越高的集群在发生意外情况（如断电、节点宕机）的时候，服务发生故障而不可用的可能性越低，也就是降低了意外情况而对整体服务产生的影响的可能性。高可用性原理ES使用数据分片（shard）来提高服务的可用性，将数据分散保存在不同的节点上以降低当单
es查询效率和MySQL查询效率
## 导言
在大数据时代，数据的处理和查询变得越来越重要。而在数百万条数据中进行高效的查询是每个开发人员都面临的挑战。在本篇文章中，我们将比较Elasticsearch（简称ES）和MySQL两种常见的数据库系统的查询效率，并提供一些代码示例来说明它们之间的差异。
## Elasticsearch简介
Elasticsearch是一个基于Lucene的分布
单机单节点配置cluster.name: esbest
node.name: node127-9200
node.master: true
path.data: /esdata/data-9200
path.logs: /eslog/log-9200bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: falsehttp.po
ANALYZE关键字可以收集数值统计信息。加速查询，直接从统计信息中拿，而不会再启动mapreduce去查询。用desc命令去查统计信息。 Hive性能优化包含以下点：partition table 这是最好的优化，比如用年月日，部门联合查询，可以先按xx做分区，再按别的做分区 bucket table 经常被join连接查询的这种column上建立buc
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2023-09-20 06:31:33
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Elasticsearch是一个开源的搜索引擎，它使用Lucene作为底层引擎，并提供了分布式、实时的搜索和分析功能。在使用Elasticsearch进行数据查询时，查询效率是一个非常重要的指标。本文将介绍如何提高Elasticsearch查询效率，包括数据建模、索引设计、查询优化和硬件优化等方面。
一、数据建模
1.1. 确定数据结构
在使用Elasticsearch进行数据建模时，首先需要确定
MySQL由于它本身的小巧和操作的高效, 在数据库应用中越来越多的被采用.我在开发一个P2P应用的时候曾经使用MySQL来保存P2P节点,由于P2P的应用中,结点数动辄上万个,而且节点变化频繁,因此一定要保持查询和插入的高效.以下是我在使用过程中做的提高效率的三个有效的尝试. 使用statement进行绑定查询 使用statement可以提前构建查询语法树,在查询时不再需要构建语法树就直接
# Spark提升MPP查询效率
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Spark提升MPP（Massively Parallel Processing）查询效率。本文将为你展示整个过程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 流程
下面是使用Spark提升MPP查询效率的流程：
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| 步骤1 | 连接到Spark集群 |
| 步骤
# Hive 提升查询效率的参数
Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的数据仓库工具，支持 SQL 风格的查询语言（HiveQL），使得大数据的分析变得更加简单。尽管 Hive 提供了强大的数据处理能力，但在处理超大规模的数据时，查询性能往往成为瓶颈。在这篇文章中，我们将探讨一些可以提高 Hive 查询效率的参数，并通过代码示例来说明这些参数的使用。
## 1. 利用 Tez 作为执行引
# 如何提升SQL Server查询效率
## 概述
在SQL Server数据库中，提升查询效率是非常重要的，可以有效减少查询时间，提高系统性能。本篇文章将向你介绍如何通过一系列步骤来提升SQL Server查询效率。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 查看查询执行计划 |
| 2 | 检查索引 |
| 3 | 优化查询逻辑 |
| 4 |
1.概述 这里面主要有个filesystem cache 服务这个想法很好。面试题es 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率啊？面试官心理分析这个问题是肯定要问的，说白了，就是看你有没有实际干过 es，因为啥？其实 es 性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下 5~10s，坑爹了。第一次搜索的时候，是5~10s，
一、宏观设置注意CPU核数，CPU的核数将影响Thread Pool，也就是和检索与索引的线程池有关，建议CPU在16核+；根据需要设置索引和type，因为高版本（6.0+）index里面只能有一个type，所以建议在低版本里面即采用这一设定，并且这里也要考虑到版本迭代里面的父子文档。合理设置分片和副本，分片一般大于等于节点数，副本根据需要进行设置，分片容量一般不要大于30GB。冷热数据分离二、索
基本概念一、索引文档（Document）1.1 白话文档Elasticsearch 是面向文档，文档是所有搜索数据的最小单元，文档（Document）是索引信息的基本单位。 文档被序列化成为 JSON 格式，物理保存在一个索引中。文档字段名：JSON 格式由 name/value pairs 组成，对应的 name 就是文档字段名文档字段类型：每个字段都有对应的字段类型：String、intege
节点Elasticsearch 节点有四种 ：master and data--- 默认是这种配置，既存储数据，也可以成为master节点only master --- 协调各个节点间均衡，如分片的移动only data --- 只存储数据，此种节点的http.enable:
# Docker部署单节点Elasticsearch指南
本文将指导你如何通过Docker部署一个单节点的Elasticsearch（ES）实例。以下是整个流程的概览：
| 步骤 | 操作描述 |
| ------ | -------------------------------------- |
| 步骤1 | 安装Dock
