L'allocation du routage d'index nécessite

Quelles sont les meilleures pratiques pour l'allocation de Shard Elasticsearch?
Qu'est-ce que l'allocation des fragment?
De combien CPU Elasticsearch a-t-il besoin?
Quelle est la taille d'index recommandée dans Elasticsearch?
Quelle base de données est la meilleure pour les étages?
Est-ce que la réplication est meilleure que la réplication?
Pourquoi la rupture est-elle requise?
Qu'est-ce qu'une cloison vs partition?
La rupture nécessite-t-elle un ensemble de répliques?
Combien de mémoire dois-je allouer à Elasticsearch?
Le processeur Elasticsearch est-il intensif?
Combien d'index est trop?
Est 1.67 Index élevé nécessaire?
Combien de fragments les index Elasticsearch devraient-ils avoir?
Comment empêchez-vous les points chauds de la rupture?
Que sont les techniques de fragment?
Comment la rupture d'une base de données peut le rendre plus rapide?
Combien d'index sont trop?
Quelle est la taille des fragment recommandée?
Quelle est la différence entre le fragment et l'indexation?
Quels sont les deux types de fragment?
Qu'est-ce que le clarte et le partitionnement?

Quelles sont les meilleures pratiques pour l'allocation de Shard Elasticsearch?

Une bonne règle de jeu est de vous assurer que vous conservez le nombre d'éclats par nœud inférieur à 20 par Go. Un nœud avec un tas de 30 Go devrait donc avoir un maximum de 600 éclats, mais plus vous pouvez le garder mieux en dessous de cette limite. Cela aidera généralement le cluster à rester en bonne santé.

Qu'est-ce que l'allocation des fragment?

L'allocation de fragment, qui est un algorithme par lequel Elasticsearch décide quels fragments non alloués devraient aller sur quels nœuds, rééquilibrage des fragment, qui est le processus de déplacement d'un éclat d'un nœud à un autre.

De combien CPU Elasticsearch a-t-il besoin?

Nous vous recommandons d'allorer au moins huit cœurs de CPU au total au moteur Elasticsearch, en supposant qu'un seul JVM Elasticsearch fonctionne sur la machine.

Quelle est la taille d'index recommandée dans Elasticsearch?

Il est une meilleure pratique que la taille du fragment Elasticsearch ne devrait pas dépasser 50 Go pour un seul éclat. La limite de la taille des piles n'est pas directement appliquée par Elasticsearch.

Quelle base de données est la meilleure pour les étages?

Cassandra, HBASE, HDFS, MongoDB et Redis sont des bases de données qui prennent en charge le fragment. Sqlite, Memcached, Zookeeper, MySQL et PostgreSQL sont des bases de données qui ne prennent pas en charge nativement le fragment à la couche de base de données. Pour les bases de données qui n'offrent pas l'assistance intégrée, Sharding Logic doit résider dans l'application.

Est-ce que la réplication est meilleure que la réplication?

Sharding soulage cette pression, en distribuant la charge sur plusieurs serveurs, sans avoir besoin de reproduire toute votre base de données. Cela signifie que, au lieu qu'un serveur agisse comme primaire (comme dans le cas de la réplication), nous avons maintenant plusieurs serveurs fracrés avec chacun ne faisant qu'une partie des données.

Pourquoi la rupture est-elle requise?

La rupture est une méthode pour distribuer un seul ensemble de données sur plusieurs bases de données, qui peuvent ensuite être stockées sur plusieurs machines. Cela permet à des ensembles de données plus grands d'être divisés en petits morceaux et stockés en plusieurs nœuds de données, augmentant la capacité de stockage totale du système.

Qu'est-ce qu'une cloison vs partition?

Le fragment et le partitionnement consistent tous deux à briser un ensemble de données important en sous-ensembles plus petits. La différence est que la rupture implique que les données sont réparties sur plusieurs ordinateurs tandis que le partitionnement ne fait pas. Le partitionnement consiste à regrouper des sous-ensembles de données dans une seule instance de base de données.

La rupture nécessite-t-elle un ensemble de répliques?

Serveurs de fragment (Mongod)

Dans les environnements de production, un seul éclat est généralement composé d'un ensemble de répliques au lieu d'une seule machine. Il s'agit de s'assurer que les données seront toujours accessibles dans le cas où un serveur d'éclats principal est hors ligne.

Combien de mémoire dois-je allouer à Elasticsearch?

En tant qu'application Java, Elasticsearch nécessite une allocation de mémoire logique (tas) à partir de la mémoire physique du système. Cela devrait être jusqu'à la moitié de la RAM physique, plafonnant à 32 Go.

Le processeur Elasticsearch est-il intensif?

Une utilisation élevée du processeur dans Amazon Elasticsearch peut avoir un impact grave sur la capacité de vos nœuds Elasticsearch à indexer et interroger les documents. Des pics occasionnels ou de courtes périodes d'utilisation à 100% du processeur sont attendus lors de l'indexation ou de l'interrogation de grandes quantités de données, mais une utilisation élevée du processeur doit être étudiée.

Combien d'index est trop?

Le point global, cependant, est de savoir comment créer les bons index. Pour commencer, je dirais que la plupart des tables devraient avoir moins de 15 index. Dans de nombreux cas, les tableaux qui se concentrent sur le traitement des transactions (OLTP) peuvent être à un chiffre, tandis que les tables qui sont plus utilisées pour l'assistance à la décision pourraient être bien à deux chiffres.

Est 1.67 Index élevé nécessaire?

Nous recommandons 1.67 objectifs à haut indice pour les personnes avec des ordonnances entre +/- 4.00 et +/- 8.00 et 1.74 objectifs à haut indice pour les personnes atteintes d'ordonnances +/- 8.00 et plus. Les personnes ayant des forces de prescription plus faibles ne remarqueront généralement pas une différence d'épaisseur ou de vision améliorée en optant pour des lentilles à haut indice.

Combien de fragments les index Elasticsearch devraient-ils avoir?

Un index Elasticsearch se compose d'un ou plusieurs éclats principaux. À partir de la version 7 Elasticsearch, la valeur par défaut actuelle pour le nombre de fragments primaires par index est 1. Dans les versions antérieures, la valeur par défaut était de 5 éclats.

Comment empêchez-vous les points chauds de la rupture?

Le rupture de hachage cohérent est meilleure pour l'évolutivité et la prévention des points chauds, tandis que le fragment de portée est meilleur pour les requêtes basées sur la gamme.

Que sont les techniques de fragment?

Comment la rupture d'une base de données peut le rendre plus rapide?

Sharding peut aider les utilisateurs à se charger de l'existence des données sur plusieurs serveurs pour acquérir l'évolutivité, tandis que la réplication créera des sauvegardes de la base de données principale pour améliorer la disponibilité du système.

Combien d'index sont trop?

Pour commencer, je dirais que la plupart des tables devraient avoir moins de 15 index. Dans de nombreux cas, les tableaux qui se concentrent sur le traitement des transactions (OLTP) peuvent être à un chiffre, tandis que les tables qui sont plus utilisées pour l'assistance à la décision pourraient être bien à deux chiffres.

Quelle est la taille des fragment recommandée?

Il n'y a pas de limites difficiles sur la taille des fragments, mais l'expérience montre que les éclats entre 10 Go et 50 Go fonctionnent généralement bien pour les journaux et les données de séries chronologiques. Vous pourrez peut-être utiliser des éclats plus grands en fonction de votre réseau et de votre cas d'utilisation. Des éclats plus petits peuvent être appropriés pour la recherche d'entreprise et les cas d'utilisation similaires.

Quelle est la différence entre le fragment et l'indexation?

L'indexation est le processus de stockage des valeurs de colonne dans une datastructure comme B-Tree ou Hashing. Il rend la recherche ou la requête de jointure plus rapidement que sans index car la recherche des valeurs prennent moins de temps. La rupture est de diviser une seule table dans plusieurs machines.

Quels sont les deux types de fragment?

Sharding horizontal et vertical

La rupture implique la division et la distribution d'un ensemble de données logiques sur plusieurs bases de données qui ne partagent rien et peuvent être déployées sur plusieurs serveurs.