随着现代企业的不断发展，数据量呈现爆炸式增长，系统扩展性成为一个至关重要的课题。Elasticsearch 作为一个强大的分布式搜索和分析引擎，在应对大规模数据处理方面展现了其卓越的能力。然而，设计一个高效且可扩展的 Elasticsearch 集群并非易事，本文旨在通过分享一些扩展性设计原则和常见的反模式，帮助用户更好地构建和优化他们的 Elasticsearch 集群。
在当今数据驱动的时代，能够快速、准确地存储和检索信息是企业成功的关键。Elasticsearch，作为一个分布式的、RESTful风格的搜索和分析引擎，以其强大的索引、搜索和聚合功能，成为众多企业和开发者的首选。其背后的读写流程，融合了高效的数据结构与先进的分布式系统原理，确保数据既能被可靠地存储，又能被迅速检索。
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
上一章的分析复制集解决了数据库的备份与自动故障转移，但是围绕数据库的业务中当前还有两个方面的问题变得越来越重要，一是海量数据如何存储，二是如何高效地读写海量数据。尽管复制集也可以实现读写分析，如在 primary 节点上写，在 secondary 节点上读，但在这种方式下客户端读出来的数据有可能不是最新的，因为 primary 节点到secondary 节点间的数据同步会带来一定延迟，而且这种方式也不能处理大量数据。MongoDB 从设计之初就考虑了上面所提到的两个问题，引入了分片机制，实现了海量数据的分布式存储与高效的读写分离。复制集中的每个成员是一个mongod实例，但在分片部署上，每一个片可能就是一个复制集。
Mongodb另一种集群，就是分片技术，可以满足MongoDB数据量大量增长的需求。
答: • 支持 SQL 92 标准； • 支持 Mysql 集群，可以作为 Proxy 使用； • 支持 JDBC 连接多数据库； • 支持 NoSQL 数据库； • 支持 galera for mysql 集群，percona-cluster 或者 mariadb cluster，提供高可用性数据分片集群； • 自动故障切换，高可用性； • 支持读写分离，支持 Mysql 双主多从，以及一主多从的模式； • 支持全局表，数据自动分片到多个节点，用于高效表关联查询； • 支持独有的基于 E-R 关系的分片策略，实现了高效的表关联查询； • 支持一致性 Hash 分片，有效解决分片扩容难题； • 多平台支持，部署和实施简单； • 支持 Catelet 开发，类似数据库存储过程，用于跨分片复杂 SQL 的人工智能编码实现，143 行 Demo 完成跨分片的两个表的 JION 查询； • 支持 NIO 与 AIO 两种网络通信机制，Windows 下建议 AIO，Linux 下目前建议 NIO； • 支持 Mysql 存储过程调用； • 以插件方式支持 SQL 拦截和改写； • 支持自增长主键、支持 Oracle 的 Sequence 机制。
数据库分片是一种用于提升数据库性能的架构模式，选择正确的分片策略和实施方式对于提高数据库性能和应对大规模数据挑战至关重要。
InterSystems SQL支持几个特性来优化InterSystems IRIS®数据平台的SQL性能。
MongoDB的数据模型基于文档，这是一种由键值对组成的数据结构，类似于JSON。每个文档都有一个唯一的_id字段作为主键，用于在集合中唯一标识该文档。文档之间可以嵌套，这种灵活的数据结构使得MongoDB非常适合存储半结构化数据。
在Scale Out Camp上，Jared Rosoff以其简明、有效、富有趣味性且令人信服的方式，进行了一场关于MongoDB扩展的8分钟教程。这些策略不仅适用于MongoDB，对大多数数据库都同样有效：优化查询、了解工作集大小、调整文件系统、选择合适的磁盘以及分片。以下是对这五种策略的详细解析：
通过Redis传输大文件是一种可行的方法，但它涉及到一些技术细节和潜在的挑战。在这篇文章中，我们将详细探讨使用Redis传输大文件的可能性，包括其优缺点、实现方式以及最佳实践。
根据木桶效应，一个系统的性能取决于它的短板。当下，制约区块链应用大规模落地的短板正是可拓展性问题，因为区块链的底层设计仅支持极低的交易吞吐量，还不及一些传统工具的零头。分片技术的出现给这一问题带来了曙光，以至于有人说分片技术是解决可拓展性问题的灵丹妙药。分片技术是怎样解决问题的？
我们看到两种主要的Elasticsearch索引使用模式 - 全局索引和滚动索引。多年来，Elasticsearch增加了一些功能，可以极大地改善这些模式的工作体验。Elasticsearch 5引入了几项新功能，进一步构建了这些功能，并产生了一个非常好的索引管理故事。
dataclasses是Python 3.7及更高版本中引入的一个标准库模块，它提供了一种简化和自动化对象定义的方式。
通常来说，数据系统在分布式系统中会有三级划分：数据集（如 Database、Bucket）——分片（Partition）——数据条目（Row、KV）。通常，每个分片只属于一个数据集，每个数据条目只属于一个分片。单个分片，就像一个小点的数据库。但是，跨分区的操作的，就要复杂的多。
用户在使用分布式数据库时，最想要的是既能将计算压力均摊到不同的计算节点(CN)，又能将数据尽量散列在不同的存储节点(DN)，让系统的存储压力均摊到不同的DN。对于将计算压力均摊到不同的CN节点，业界的方案一般比较统一，通过负载均衡调度，将业务的请求均匀地调度到不同的CN节点；对于如何将数据打散到DN节点，不同的数据库厂商有不同策略，主要是两种流派：按拆分键Hash分区和按拆分键Range分区，DN节点和分片之间的对应关系是由数据库存储调度器来处理的，一般只要数据能均匀打散到不同的分区，那么DN节点之间的数据基本就是均匀的。如下图所示，左边是表A按照列PK做Hash分区的方式创建4个分区，右边是表A按照列PK的值做Range分区的方式也创建4个分区：
TLDR: 为解决基于大语言模型的推荐系统的遗忘学习问题，本文引入了适配器分区和聚合（APA）框架，可以在保持推荐性能的同时实现精确高效的遗忘学习。
刘诚，携程酒店研发部技术专家。2014年加入携程，先后负责了订单处理多个项目的开发工作，擅长解决各种生产性能问题。
随着微服务这种架构的兴起，我们应用从一个完整的大的应用，切分为很多可以独立提供服务的小应用。每个应用都有独立的数据库。
分布式数据库，是近些年来非常颇受关注的领域。一方面随着数据规模不断增大，数据使用场景更为多样，对底层数据库的要求越来越高；另一方面对数据库的可用性、扩展能力等也都提出更高的要求。分布式数据库的出现，恰好满足了上述两方面的诉求。但当用户选择使用分布式的第一个问题，就是如何将之前基于单机或集中式数据库设计的数据结构迁移到分布式环境中，核心点就在于数据分片的设计。这其中的核心要点有两个：一是选择什么字段或字段组合作为分片键；二是使用什么分片算法来分片。本文尝试说明第一个问题。
在当今互联网时代，数据是无价之宝。为了更高效地存储和管理数据，数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库，但MongoDB比MySQL更为高效，这是为什么呢？
在深入研究Elasticsearch的内部工作原理时，不可避免地会遇到“Routing”这一概念。Routing是Elasticsearch中用于确定文档应存储在哪个分片上的机制。理解Routing的工作原理对于优化Elasticsearch集群的性能、确保数据的一致性和实现特定的数据布局策略至关重要。
本系列会以5～6篇文章，介绍parameter sharding。Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上。我们会以 Google，微软和Facebook的论文，博客以及代码来进行分析。
搜索引擎在数据量逐步扩大之后，分布式搜索是必经之路。搜索引擎的分布式除了要考虑数据分片之外，更重要还需要考虑数据的有状态以及各组件的状态流转。在这里分享一下基于ZK设计分布式搜索引擎的一些经验和思考落地情况，包含了从单机版本到分布式版本的演进。
Es低版本（1.x）的scroll操作还有一个变种：scan，其在指定size时真实返回的是size * num_of_shards条数据，比如scan请求返回size=10条数据，而索引本身有5个shard，那么一次scan将返回10*5=50条数据，另外在第一次请求时只执行初始化操作，不会返回数据，在第二次请求时才会返回数据。
本文将向您展示如何在GPT的指导下，使用Java客户端与Elasticsearch集群进行性能优化和可扩展性改进。
实际工作中使用过ES的朋友可能会有和静儿一样的感受。ES存储更新从编码上是很方便。如下，Kubernetes的yaml文件完全可以通过json直接序列化一下，一行代码存入ES。
Elasticsearch 是一个高效、快速且高度可扩展的搜索引擎。它已经成为许多公司和组织的首选搜索引擎，特别是在大型数据集的情况下。 根据经验，在使用 Elasticsearch 时遵循一些最佳实践可以帮助您实现更好的性能和可维护性。 第一项最佳实践是对数据进行良好的设计和建模。这意味着数据需要在索引之前进行精心设计和建模，以确保正确的搜索和过滤。在建立索引之前，首先需要确定索引的字段，并确定如何解析和存储需要索引的数据。为了减少查询的处理时间，必须避免不必要的字段嵌套。 第二项最佳实践是索引和分片的优化。在 Elasticsearch 中，索引通常是垂直划分数据的方式。对于大型数据集，我们需要对索引进行水平分片，以便每个节点都可以处理一部分索引。此外，我们还需要进行分片的恰当设置和大小的控制，以便避免节点过载，从而每个节点在集群中受益平均。 第三项最佳实践是对查询进行优化。良好的查询设计可以极大地增加性能。为了最大限度地减少搜索的时间，我们建议在搜索操作中使用一些基本的 Elasticsearch 查询优化技巧，例如使用 match 查询，尽可能减小过滤器查询的数量等。 第四项最佳实践是监控 Elasticsearch 的健康状况。在 Elasticsearch 集群中，节点状态、索引状态、负载均衡、缓存大小、查询速度等都可以影响整个集群的性能。因此，借助 Elasticsearch 的监控工具，每天都对集群进行定期监控的有效健康状况的大有裨益。 最后一项最佳实践是在维护 Elasticsearch 系统时进行数据重建和性能分析。数据重建有助于缩小索引大小，释放磁盘空间，并确保数据有序。同时，定期对 Elasticsearch 进行性能分析有助于发现性能瓶颈和优化 Elasticsearch 集群，以便其在提供服务和响应时间方面获得更好的结果。 综上所述，Elasticsearch 是一个强大的搜索引擎，但需要遵循一些有效的最佳实践，从而发挥其最大的潜力。事实上，良好的 Elasticsearch 系统设计和性能优化，可以帮助您的公司提高效率，改善搜索结果质量，并提高整个系统的可靠性，还可以保证您的系统能够保持最新状态并且运作更加高效。
作者：腾讯云大数据ES团队 自治索引是腾讯云ES推出的一站式索引全托管解决方案，应用于日志分析、运维监控等时序数据场景，提供分片自动调优、查询裁剪、故障自动修复、索引生命周期管理等功能。可在降低运维与管理成本的同时，提高使用效率与读写性能。 背景概述 腾讯云ES团队从大量的运营实践中发现，索引的合理设置是业务高效稳定运行的基础，现实中索引管理不仅使用门槛高、运维投入高，更是很多线上问题的源头，目前ES 60%的运维管理操作、60%的基础线上问题都与此相关，是使用ES的关键痛点。 基于此背景，腾讯云ES推出
当我用Google搜索MySQL这个关键词的时候，Google只提供了13页的搜索结果，我通过修改url的分页参数试图搜索第14页数据，结果出现了以下的错误提示：
图数据库在处理大规模数据集时具有良好的性能和可伸缩性。以下是一些与图数据库相关的性能和可伸缩性特征：
Elasticsearch（后文简称 ES）的基础是 Lucene，所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中，具体的路径可在ES 的配置文件../config/elasticsearch.yml中配置，如下：
上周五的时候，线上的一个MongoDB集群需要删除部分数据，这个MongoDB集群本身是个分片集群，包含10个分片，架构如下：
通过我们前面的ELK学习，我们已经深入了解了ELK的相关知识以及腾讯云Elasticsearch 的操作与维护，那么，在实际生产应用中，我们如何根据企业自身业务的数据存量需求去选择合适配置的腾讯云ES集群进而保证企业应用的高效持续安全呢？那么今天我们就来讲讲这个问题：
在传统的数据库中，如果使用某列记录某件商品的标题或简介。在检索时要想使用关键词来查询某个记录，那么是很困难的，假设搜索关键词 "小米"，那么 sql 语句就是
在Java的世界里，集合操作是日常开发中不可或缺的一部分。当我们面对庞大的数据集时，如何高效地进行分片处理，成为了提升系统性能的关键。今天，就让我们一起探索Java中List分片的奥秘，看看如何将一个庞大的List分割成多个小块，以便于并行处理或分页显示。
Elasticsearch是一种流行的分布式搜索引擎，可用于处理大量数据。它使用Lucene搜索引擎库作为其核心组件，可以高效地进行复杂的全文搜索、结构化搜索和分析操作。本文将详细介绍Elasticsearch的工作原理。
随着手机和互联网成为人们眼中的日常必需品，网站和商业服务每周接收数十亿次访问的情况已经司空见惯——这还只是一个侧面。
从数据库中查询大量数据时，如果一次性返回会造成用户长时间等待，带来不好体验，以及服务器数据库查询压力，
正常的真实环境es集群都是有副本数的，如果在大量插入数据的情况下面，副本拷贝其实会使插入速度变慢的，根据业务情况，可以考虑取消replias（复制分片），等数据插入结束以后再进行更新操作，设置复制分片。此方法可使插入速度提高一倍，shard刷新间隔，以及多线程和es批插入都可以提高效率等等。
Elasticsearch上海Meetup中ebay工程师提了索引生命周期管理的概念。的确，在Demo级别的验证阶段我们数据量比较小，不太需要关注索引的生命周期，一个或几个索引基本就能满足需要。所以，这也会产生一种假象，认为：“Elasticsearch不就是增删改查，毛毛雨啦”的荒诞的假象。
1 TIDB 通过了分层的分布式架构的解决方案,(分布式的KV存储系统, 分布式的SQL 计算系统, 分布式的HTAP架构系统) 解决了更细力度的分片技术,通过细粒度的分配, 提高了分片数据的弹性,提供了对数据的强有力的扩展和伸缩性. 基于multi-raft 的方式将数据的复制变得离散.
MongoDB目前3大核心优势：『灵活模式』+ 『高可用性』 + 『可扩展性』，通过json文档来实现灵活模式，通过复制集来保证高可用，通过Sharded cluster来保证可扩展性。
随着业务发展，用户数量、商品数量、订单数量都在持续增长，数据库的负载越来越高。我们开始对数据库进行垂直拆分（垂直分片），把这三张表拆到三个数据库，而业务代码改改数据库的配置就好。
Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎，它允许你在几乎实时的情况下快速存储、搜索和分析大量数据。它通常用作底层引擎/技术，为企业级搜索应用程序和大数据分析提供支持。在本文中，我们将深入探讨Elasticsearch的核心技术和功能，包括其架构、数据存储、查询和分析、以及如何实现高可用性和扩展性。
1.分库分表的方式 垂直分表： 将一个表按照字段分成多表，每个表存储一部分字段，也即一表拆多表，按照特定字段。 垂直分库： 将原来关联紧密的数据库进行解耦，一库多表->多库多表，按照不同的表。 水平分表： 一库一表->一库多表 水平分库： 采用取模的方式将满足条件的方式存储到不同的库中，比如单双数据库将数据存储到不同库中，一库一表->多库一表 2.相关术语 逻辑表： 水平拆分的数据表的总称，如订单表：t_order_0、t_order_1...中的t_order 真实表： 在分片数据库中真实的表，如t_o
ES 的默认配置已经提供了良好的开箱即用的体验，但是仍有一些优化手段去继续提升它的使用性能。
reindex和snapshot的速率比用filebeat或者kafka到es的写入速率慢好几个数量级（集群写入性能不存在瓶颈），reindex/snapshot的时候CPU还是IO使用率都很低，是不是集群受什么参数限制了reindex和snapshot的速率？
大规模检索系统一直都是各个公司平台业务的底层基石，往往是以千台裸金属服务器级别的超大规模集群的方式运行，数据量巨大，对于性能、吞吐、稳定性要求极为苛刻，故障容忍度很低。
数据流 首先定义一些属于。MapReduce作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元:它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分成若干个小任务（task）来执行，其中包括两类任务，map任务和reduce任务。 有两类节点控制着作业执行过程，：一个jobtracker以及一系列tasktracker。jobtracker通过调度tasktracker上运行的任务，来协调所有运行在系统上的作业。tasktracker在运行任务的同时，将运行进度报告发送给jobtracker，jobtracker由此记录每项作业任务的整体进度情况。如果其中一个任务失败，jobtracker可以再另外衣tasktracker节点上重新调度该任务。 Hadoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小数据块，称为输入分片（input split）或简称分片。Hadoop为每个分片构建一个map任务，并由该任务来运行用户自定义的map函数从而处理分片中的每条记录。 拥有许多分片，意味着处理每个分片所需要的时间少于处理整个输入数据所花的时间。因此，如果我们并行处理每个分片，且每个分片数据比较小，那么整个处理过程将获得更好的负载平衡，因为一台较快的计算机能够处理的数据分片比一台较慢的计算机更多，且成一定比例。即使使用相同的机器，处理失败的作业或其他同时运行的作业也能够实现负载平衡，并且如果分片被切分的更细，负载平衡的质量会更好。 另一方面，如果分片切分的太小，那么管理分片的总时间和构建map任务的总时间将决定着作业的整个执行时间。对于大多数作业来说，一个合理的分片大小趋向于HDFS的一个块的大小，默认是64MB，不过可以针对集群调整这个默认值，在新建所有文件或新建每个文件时具体致死那个即可。 Hadoop在存储有输入数据（Hdfs中的数据）的节点上运行map任务，可以获得最佳性能。这就是所谓的数据本地化优化。现在我们应该清楚为什么最佳分片大小应该与块大小相同：因为它是确保可以存储在单个节点上的最大输入块的大小。如果分片跨越这两个数据块，那么对于任何一个HDFS节点，基本上不可能同时存储这两个数据块，因此分片中的部分数据需要通过网络传输到map任务节点。与使用本地数据运行整个map任务相比，这种方法显然效率更低。 map任务将其输出写入本地硬盘，而非HDFS，这是为什么？因为map的输出是中间结果：该中间结果由reduce任务处理后才能产生最终输出结果，而且一旦作业完成，map的输出结果可以被删除。因此，如果把它存储在HDFS中并实现备份，难免有些小题大做。如果该节点上运行的map任务在将map中间结果传送给reduece任务之前失败，Hadoop将在另一个节点上重新运行这个map任务以再次构建map中间结果。 reduce任务并不具备数据本地化的优势——单个reduce任务的输入通常来自于所有mapper的输出。在下面的李宗中，我们仅有一个reduce任务，其输入是所有map任务的输出。因此，排过序的map输出需要通过网络传输发送到运行reduce任务的节点。数据在reduce端合并，然后由用户定义的reduce函数处理。reduce的输出通常存储在HDFS中以实现可靠存储。对于每个reduce输出的HDFS块，第一个副本存储在本地节点上，其他副本存储在其他机架节点中。因此，reduce的输出写入HDFS确实需要占用网络带宽，但这与正常的HDFS流水线写入的消耗一样。 一个reduce任务的完成数据流如下：虚线框表示节点，虚线箭头表示节点内部数据传输，实线箭头表示节点之间的数据传输。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
