ES -Indexzuordnung

1. Was ist Elasticsearch Shard Allocation?
2. Was ist die empfohlene Indexgröße in Elasticsearch?
3. Was ist ein Index in Elasticsearch?
4. Was ist die empfohlene Shard -Größe in Gummibänder??
5. Was ist der Unterschied zwischen Sharding und Indexierung?
6. Erhöht die Schärfe die Geschwindigkeit??
7. Ist 1.67 hoher Index notwendig?
8. Wie viele Indizes sind zu viel?
9. Ist 1.67 High Index gut?
10. Was sind die Indextypen in Elasticsearch?
11. Was sind die besten Praktiken für die Shard -Allokation Elasticsarcharch?
12. Was ist in Funken erschüttert?
13. Was ist der Zweck des Sharding??
14. Wie passiert Sharding in Elasticsearch??
15. Welches DB ist am besten zum Sharding?
16. Ist besser als Replikation?
17. Wie viele Scherben sollten Elasticsearch -Indizes haben?

Was ist Elasticsearch Shard Allocation?

Shard -Allokation, ein Algorithmus, mit dem Elasticsearch entscheidet, welche nicht zugewiesenen Scherben auf welche Knoten, Shard -Rebalancing, die der Prozess des Verschiebens eines Shards von einem Knoten zum anderen ist.

Was ist die empfohlene Indexgröße in Elasticsearch?

Es ist eine bewährte Praxis, dass Elasticsearch -Shard -Größe für einen einzelnen Shard nicht über 50 GB liegen sollte. Die Grenze für die Shard -Größe wird von Elasticsearch nicht direkt durchgesetzt.

Was ist ein Index in Elasticsearch?

In Elasticsearch enthält ein Index (Plural: Indices) ein Schema und kann eine oder mehrere Scherben und Repliken haben. Ein Elasticsearch -Index ist in Scherben unterteilt und jeder Shard ist eine Instanz eines Lucene -Index. Indizes werden verwendet, um die Dokumente in dedizierten Datenstrukturen zu speichern, die dem Datentyp der Felder entsprechen.

Was ist die empfohlene Shard -Größe in Gummibänder??

Es gibt keine harten Grenzen für die Shard -Größe, aber die Erfahrung zeigt, dass Scherben zwischen 10 GB und 50 GB in der Regel gut für Protokoll- und Zeitreihendaten funktionieren. Möglicherweise können Sie je nach Netzwerk und Anwendungsfall größere Scherben verwenden. Kleinere Scherben können für die Unternehmenssuche und ähnliche Anwendungsfälle geeignet sein.

Was ist der Unterschied zwischen Sharding und Indexierung?

Indexierung ist der Prozess des Speicherns der Spaltenwerte in einer Datastruktur wie B-Tree oder Hashing. Es macht die Suche oder die Abfrage der Suche oder der Verbindung schneller als ohne Index, da die Suche nach den Werten weniger Zeit in Anspruch nimmt. Sharding soll eine einzelne Tabelle in mehreren Maschinen aufteilen.

Erhöht die Schärfe die Geschwindigkeit??

Horizontales Sharding.

Bei dieser Art von Sharding werden einem vorhandenen Stapel mehr Maschinen hinzugefügt, um die Last auszubreiten, die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu erhöhen und mehr Verkehr zu unterstützen. Diese Methode ist am effektivsten, wenn Abfragen eine Teilmenge von Zeilen zurückgeben, die häufig zusammengefasst werden.

Ist 1.67 hoher Index notwendig?

Wir empfehlen 1.67 Hoch-Index-Objektive für Personen mit Vorschriften zwischen +/- 4.00 und +/- 8.00 und 1.74 Hoch-Index-Objektive für Personen mit Rezepten +/- 8.00 und höher. Menschen mit niedrigeren Verschreibungsstärken bemerken normalerweise keinen Unterschied in der Dicke oder einem verbesserten Sehen, indem sie sich für Linsen mit hohem Index entscheiden.

Wie viele Indizes sind zu viel?

Der Gesamtpunkt ist jedoch, wie die richtigen Indizes erstellt werden können. Zu Beginn würde ich sagen, dass die meisten Tabellen weniger als 15 Indizes haben sollten. In vielen Fällen können Tabellen, die sich auf die Transaktionsverarbeitung (OLTP) konzentrieren.

Ist 1.67 High Index gut?

1.67 High Index

Dieser Objektivindex ist eine hervorragende Option für Personen mit einem extremen Rezept. 1.67 Hochindex-Objektive eignen sich für Rezepte mit einer: SPH-Korrektur von +/- 7.00 und +/- 9.00 und; ZYL-Korrektur von +/- 3.25 und +/- 4.00.

Was sind die Indextypen in Elasticsearch?

Elasticsearch unterstützt zwei Arten von Zuordnungen: "Statische Mapping" und "Dynamic Mapping".Wir verwenden statische Zuordnung, um den Index- und Datentypen zu definieren. Wir benötigen jedoch weiterhin kontinuierliche Flexibilität, damit Dokumente zusätzliche Attribute speichern können.

Was sind die besten Praktiken für die Shard -Allokation Elasticsarcharch?

Eine gute Faustregel besteht darin, sicherzustellen. Ein Knoten mit einem 30 -GB. Dies hilft dem Cluster im Allgemeinen bei guter Gesundheit.

Was ist in Funken erschüttert?

Sharding ist ein gemeinsames Konzept in skalierbaren Datenbankarchitekturen. Durch das Shard einer größeren Tabelle können Sie die neuen Datenbrocken, die als logische Scherben bezeichnet werden, über mehrere Knoten speichern, um eine horizontale Skalierbarkeit und eine verbesserte Leistung zu erreichen.

Was ist der Zweck des Sharding??

Sharding ist eine Methode zum Verteilen eines einzelnen Datensatzes über mehrere Datenbanken, die dann auf mehreren Maschinen gespeichert werden können. Auf diese Weise können größere Datensätze in kleinere Stücke aufgeteilt und in mehreren Datenknoten gespeichert werden, wodurch die Gesamtspeicherkapazität des Systems erhöht wird.

Wie passiert Sharding in Elasticsearch??

So teilt Elasticsearch die Dokumente im Index über mehrere Knoten im Cluster hinweg. Jede einzelne Trennung des Dokuments wird als Shard bezeichnet. Jeder Knoten mit einer Scherbe eines Dokuments hat nur eine Teilmenge des Dokuments. Angenommen, Sie haben 100 Produkte und 5 Scherben. Jede Scherbe hat 20 Produkte.

Welches DB ist am besten zum Sharding?

Cassandra, HBase, HDFS, MongoDB und Redis sind Datenbanken, die Sharding unterstützen. SQLite, Memcached, Zookeeper, MySQL und PostgreSQL sind Datenbanken, die Sharding in der Datenbankschicht nicht nativ unterstützen. Für Datenbanken, die keinen integrierten Support bieten, muss sich Sharding Logic in der Anwendung befinden.

Ist besser als Replikation?

Sharding lindert diesen Druck, indem die Last über mehrere Server verteilt wird, ohne dass Ihre gesamte Datenbank repliziert werden muss. Das heißt, anstatt dass ein Server, der als primär fungiert (wie im Fall der Replikation).

Wie viele Scherben sollten Elasticsearch -Indizes haben?

Ein Elasticsearch -Index besteht aus einer oder mehreren Primärscherchen. Ab Elasticsearch Version 7 beträgt der aktuelle Standardwert für die Anzahl der primären Scherben pro Index 1. In früheren Versionen betrug der Standardwert 5 Scherben.