ES索引优化篇主要从两个方面解决问题,一是索引数据过程:二是检索过程.  索引数据过程我在上面几篇文章中有提到怎么创建索引和导入数据,但是大家可能会遇到索引数据比较慢的过程.其实明白索引的原理就可以有针对性的进行优化.ES索引的过程到相对Lucene的索引过程多了分布式数据的扩展,而这ES主要是用tranlog进行各节点之间的数据平衡.所以从上我可以通过索引的settings进行第一优化:  1 "index.translog.flush_threshold_ops": "1

一次 ElasticSearch 搜索优化 1. 环境 ES6.3.2,索引名称 user_v1,5个主分片,每个分片一个副本.分片基本都在11GB左右,GET _cat/shards/user 一共有3.4亿文档,主分片总共57GB. Segment信息:curl -X GET "221.228.105.140:9200/_cat/segments/user_v1?v" >> user_v1_segment user_v1索引一共有404个段: cat user_v1_s

1,Mac上安装(指定java8) brew cask install java8 vim .base_profile 文件内容: JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1..0_162.jdk/Contents/Home PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar source .base_profile echo

ElasticSearch性能优化主要分为4个方面的优化. 一.服务器部署 二.服务器配置 三.数据结构优化 四.运行期优化 一.服务器部署 1.增加1-2台服务器,用于负载均衡节点 elasticSearch的配置文件中有2个参数:node.master和node.data.这两个参 数搭配使用时,能够帮助提供服务器性能. 1.1> node.master: false    node.data: true 该node服务器只作为一个数据节点,只用于存储索引数据.使该node服务器功能 单一,

前言 最近一年使用 Elasticsearch 完成亿级别日志搜索平台「ELK」,亿级别的分布式跟踪系统.在设计这些系统的过程中,底层都是采用 Elasticsearch 来做数据的存储,并且数据量都超过亿级别,甚至达到百亿级别. 所以趁着有空,就花点时间整理一下具体怎么做 Elasticsearch 性能优化,希望能对 Elasticsearch 感兴趣的同学有所帮助. 背景 Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于

原文:Elasticsearch入门教程(三):Elasticsearch索引&映射 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/79213163 索引概念简介 通常说的索引有两种词性,名称和动词. 动词索引indexing,索引一个文档,表示把一个文档存储到索引Index里,可以用来查询和检索,es采用倒排索引 名词索引index,

文章目录 性能下降 SQL慢 执行时间长 等待时间长 查询语句写的烂 查询数据过多 关联了太多的表,太多join 没有利用到索引 单值 复合 服务器调优及各个参数设置(缓冲.线程数等)(不重要DBA的工作) 常见通用的Join查询 SQL执行顺序 手写 机读 总结 Join图 共有与独有(理解) 建表SQL 7种JOIN 增加掌门字段 join 的理解例题 索引简介 是什么 优势 劣势 mysql索引结构 BTree索引( Myisam普通索引) 原理图 关于时间复杂度 B+Tree索引( in

更多精彩内容请看我的个人博客 前言 相比于大多数人熟悉的MySQL数据库的索引,Elasticsearch的索引机制是完全不同于MySQL的B+Tree结构.索引会被压缩放入内存用于加速搜索过程,这一点在效率上是完爆MySQL数据库的.但是Elasticsearch会对全部text字段进行索引,必然会消耗巨大的内存,为此Elasticsearch针对索引进行了深度的优化.在保证执行效率的同时,尽量缩减内存空间的占用.这篇文章就深度解析了Elasticsearch索引原理,揭开搜索的神秘面纱. 简

MySql数据表设计,索引优化,SQL优化,其他数据库 1.数据表设计 1.1数据类型 1.2避免空值 1.3text类型优化 2.索引优化 2.1索引分类 2.2索引优化 3.SQL优化 3.1分批处理 3.2操作符<>优化 3.3OR优化 3.4IN优化 3.5不做列运算 3.6避免Select all 3.7Like优化 3.8Join优化 3.9Limit优化 4.其他数据库 原文微信公众号:芋道源码 原文地址:如何去写一手好SQL? 1.数据表设计 1.1数据类型 数据类型的选择原则

Elasticsearch部署建议 1. 选择合理的硬件配置:尽可能使用 SSD Elasticsearch 最大的瓶颈往往是磁盘读写性能,尤其是随机读取性能.使用SSD(PCI-E接口SSD卡/SATA接口SSD盘)通常比机械硬盘(SATA盘/SAS盘)查询速度快5~10倍,写入性能提升不明显. 对于文档检索类查询性能要求较高的场景,建议考虑 SSD 作为存储,同时按照 1:10 的比例配置内存和硬盘.对于日志分析类查询并发要求较低的场景,可以考虑采用机械硬盘作为存储,同时按照 1:50 的比

MySQL索引通常是被用于提高WHERE条件的数据行匹配或者执行联结操作时匹配其它表的数据行的搜索速度. MySQL也能利用索引来快速地执行ORDER BY和GROUP BY语句的排序和分组操作. 通过索引优化来实现MySQL的ORDER BY语句优化: 1.ORDER BY的索引优化.如果一个SQL语句形如: SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] ORDER BY [sort]; 在[sort]这个栏位上建立索引就可以实现利用索引进行order

目录 返回目录:http://www.cnblogs.com/hanyinglong/p/5464604.html 1.Elasticsearch索引说明 a. 通过上面几篇博客已经将Elasticsearch的安装配置以及基本概念和通信方式基本了解了,当了解完这些内容之后,继而就可以去使用它,学习它,也应用在项目中,从这篇博客开始将使用一个简单的教程来学习Elasticsearch,通过此教程,希望可以让大家对Elasticsearch能做的事以及易用程度有了解并且可以使用它,至于更加深层次的

对普通开发人员来说经常能接触到上千万条数据优化的机会也不是很多,这里还是要感 谢公司提供了这样的一个环境,而且公司让我来做优化工作.当数据库中的记录不超过10万条时,很难分辨出开发人员的水平有多高,当数据库中的记录条数超过 1000万条后,还是蛮能考验开发人员的综合技术能力. 当然不是每个公司都能请得起专业的DBA,话又说过来专业的DBA也未必能来我们公司长期工作,这就不只是薪资待遇问题了还会涉及到人家的长期发展规划了,当然我也不是专业的DBA,本着能把问题解决好就是好猫的理念. 我们先看图,数

mysql 索引优化 >mysql一次查询只能使用一个索引.如果要对多个字段使用索引,建立复合索引. >越小的数据类型通常更好:越小的数据类型通常在磁盘.内存和CPU缓存中都需要更少的空间,处理起来更快. >简单的数据类型更好:整型数据比起字符,处理开销更小,因为字符串的比较更复杂.在MySQL中,应该用内置的日期和时间数据类型,而不是用字符串来存储时间:以及用整型数据类型存储IP地址. >尽量避免NULL:应该指定列为NOT NULL,除非你想存储NULL.在MySQL中,含有空

对普通开发人员来说经常能接触到上千万条数据优化的机会也不是很多,这里还是要感谢公司提供了这样的一个环境,而且公司让我来做优化工作.当数据库中的记录不超过10万条时,很难分辨出开发人员的水平有多高,当数据库中的记录条数超过1000万条后,还是蛮能考验开发人员的综合技术能力. 当然不是每个公司都能请得起专业的DBA,话又说过来专业的DBA也未必能来我们公司长期工作,这就不只是薪资待遇问题了还会涉及到人家的长期发展规划了,当然我也不是专业的DBA,本着能把问题解决好就是好猫的理念. 我们先看图,数据库

接着上一篇 MySQL 数据库性能优化之表结构,这是 MySQL数据库性能优化专题 系列的第三篇文章:MySQL 数据库性能优化之索引优化 大家都知道索引对于数据访问的性能有非常关键的作用,都知道索引可以提高数据访问效率. 为什么索引能提高数据访问性能?他会不会有“副作用”?是不是索引创建越多,性能就越好?到底该如何设计索引,才能最大限度的发挥其效能? 这篇文章主要是带着上面这几个问题来做一个简要的分析,同时排除了业务场景所带来的特殊性,请不要纠结业务场景的影响. 索引为什么能提高数据访问性能?

Posted by Money Talks on 2012/02/23 | 第一篇 序章第二篇 连接优化第三篇 索引优化第四篇 查询优化第五篇 到实战中去 索引优化 索引优化涉及到几个方面,包括了索引的类型.如何让查询使用索引,查询是索引算法的选择等等操作.(原文链接http://ddbiz.com/?p=961)涉及到数据库的查询时,大多数情况都是要建立索引的,MySQL的索引类型以及创建索引方式,可以参考其文档或者这里. 服务器参数设置 在于索引有关系的数据库参数中,有一些特别重要,如下:

SQL> select count(*),ID from test_2 group by id; COUNT(*) ID ---------- ---------- 131072 1 1179648 2 select count(*) from test_2 where id <>2;------利用函数索引优化: select count(*) from test_2 where id <>2;SQL> SQL> select count(*) from tes

本文转载自:http://blog.csdn.net/ryb7899/article/details/5580624  .感谢相关作者. MySQL索引通常是被用于提高WHERE条件的数据行匹配或者执行联结操作时匹配其它表的数据行的搜索速度. MySQL也能利用索引来快速地执行ORDER BY和GROUP BY语句的排序和分组操作. 通过索引优化来实现MySQL的ORDER BY语句优化: 1.ORDER BY的索引优化.如果一个SQL语句形如: SELECT [column1],[column

paip.索引优化---sql distict—order by 法 作者Attilax ,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax 原语句: select  SQL_NO_CACHE DISTINCT     ( gaopinzi.HEZI),      LEFT (hezi, 1) AS lft,      RIGHT (hezi, 1) AS rit     FROM      gaopi