Index Routing Allocation erfordern

1. Was sind die besten Praktiken für die Shard -Allokation Elasticsarcharch?
2. Was ist Shard Allocation?
3. Wie viel CPU braucht Elasticsearch?
4. Was ist die empfohlene Indexgröße in Elasticsearch?
5. Welches DB ist am besten zum Sharding?
6. Ist besser als Replikation?
7. Warum ist Sharding erforderlich??
8. Was ist eine Shard vs -Partition?
9. Erfordert Sharding ein Replikat -Set??
10. Wie viel Gedächtnis sollte ich Elasticsearch zuweisen??
11. Ist Elasticsearch CPU intensiv?
12. Wie viele Indizes sind zu viel?
13. Ist 1.67 hoher Index notwendig?
14. Wie viele Scherben sollten Elasticsearch -Indizes haben?
15. Wie verhindern Sie, dass Hot Spots Sharding??
16. Was sind Sharding -Techniken??
17. Wie das Schärfen einer Datenbank sie schneller machen kann?
18. Wie viele Indizes sind zu viele?
19. Was ist die empfohlene Scherbengröße??
20. Was ist der Unterschied zwischen Sharding und Indexierung?
21. Was sind die beiden Arten von Sharding??
22. Was ist Sharding gegen Partitioning?

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 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.

Wie viel CPU braucht Elasticsearch?

Wir empfehlen, der Elasticsearch -Engine mindestens acht CPU -Kerne zuzuweisen, vorausgesetzt, nur ein Elasticsearch -JVM läuft auf der Maschine.

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.

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).

Warum ist Sharding erforderlich??

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.

Was ist eine Shard vs -Partition?

Bei Sharding und Partitioning geht es beide darum, einen großen Datensatz in kleinere Teilmengen aufzuteilen. Der Unterschied besteht darin, dass Sharding impliziert, dass die Daten auf mehrere Computer verteilt sind, während die Partitionierung nicht auf. Bei der Partitionierung geht es darum, Daten in einer einzelnen Datenbankinstanz zu gruppieren.

Erfordert Sharding ein Replikat -Set??

Shard -Server (Mongod)

In Produktionsumgebungen besteht in der Regel ein einzelner Shard aus einem Replik -Set anstelle einer einzelnen Maschine. Dies soll sicherstellen, dass die Daten weiterhin zugänglich sind, falls ein primärer Shard -Server offline geht.

Wie viel Gedächtnis sollte ich Elasticsearch zuweisen??

Als Java -Anwendung erfordert Elasticsearch eine logische Speicherzuweisung (HEAP) aus dem physischen Speicher des Systems. Dies sollte bis zu der Hälfte des physischen Widders sein und bei 32 GB beschreiten.

Ist Elasticsearch CPU intensiv?

Eine hohe CPU -Auslastung in Amazon Elasticsearch kann die Fähigkeit Ihrer Elasticsearch -Knoten, Dokumente zu indexieren und abzufragen, stark beeinflussen. Gelegentliche Spikes oder kurze Zeiträume von 100% CPU -Nutzung werden bei der Indexierung oder Abfragung großer Datenmengen erwartet, aber eine hohe CPU -Nutzung sollte untersucht werden.

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 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 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.

Wie verhindern Sie, dass Hot Spots Sharding??

Konsequentes Hash -Sharding ist besser für die Skalierbarkeit und die Vorbeugung von Hotspots, während Range -Sharding für raumbasierte Abfragen besser ist.

Was sind Sharding -Techniken??

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 das Schärfen einer Datenbank sie schneller machen kann?

Sharding kann den Benutzern dabei helfen, die Daten zu den Daten über mehrere Server auszubilden, um die Skalierbarkeit zu erwerben, während die Replikation Sicherungen der primären Datenbank erstellt, um die Verfügbarkeit des Systems zu verbessern.

Wie viele Indizes sind zu viele?

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.

Was ist die empfohlene Scherbengröße??

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.

Was sind die beiden Arten von Sharding??

Horizontal und vertikal

Bei Sharding wird ein logischer Datensatz in mehreren Datenbanken geteilt und verteilt, die nichts teilen und auf mehreren Servern bereitgestellt werden können.

Was ist Sharding gegen Partitioning?

Bei Sharding und Partitioning geht es beide darum, einen großen Datensatz in kleinere Teilmengen aufzuteilen. Der Unterschied besteht darin, dass Sharding impliziert, dass die Daten auf mehrere Computer verteilt sind, während die Partitionierung nicht auf. Bei der Partitionierung geht es darum, Daten in einer einzelnen Datenbankinstanz zu gruppieren.