Peruntukan indeks ES

1. Apa Peruntukan Shard Elasticsearch?
2. Berapakah saiz indeks yang disyorkan dalam elasticsearch?
3. Apakah indeks dalam elasticsearch?
4. Berapakah saiz shard yang disyorkan dalam elastik?
5. Apakah perbezaan antara sharding dan pengindeksan?
6. Adakah sharding meningkatkan kelajuan?
7. Adalah 1.67 indeks tinggi diperlukan?
8. Berapa banyak indeks terlalu banyak?
9. Adalah 1.67 indeks tinggi baik?
10. Apakah jenis indeks dalam elasticsearch?
11. Apakah amalan terbaik untuk peruntukan shard elasticsearch?
12. Apa yang Sharding di Spark?
13. Apakah tujuan Sharding?
14. Bagaimana sharding berlaku di elasticsearch?
15. DB mana yang terbaik untuk sharding?
16. Lebih baik daripada replikasi?
17. Berapa banyak pecahan yang harus dimiliki indeks elasticsearch?

Apa Peruntukan Shard Elasticsearch?

Peruntukan Shard, yang merupakan algoritma yang mana Elasticsearch memutuskan mana yang tidak diperuntukkan shards harus pergi ke mana nod, shard rebalancing, yang merupakan proses memindahkan shard dari satu nod ke yang lain.

Berapakah saiz indeks yang disyorkan dalam elasticsearch?

Ini adalah amalan terbaik yang saiz shard elasticsearch tidak boleh melebihi 50GB untuk satu shard. Had untuk saiz shard tidak dikuatkuasakan secara langsung oleh elasticsearch.

Apakah indeks dalam elasticsearch?

Di Elasticsearch, indeks (plural: indeks) mengandungi skema dan boleh mempunyai satu atau lebih pangkal dan replika. Indeks Elasticsearch dibahagikan kepada shards dan setiap shard adalah contoh indeks Lucene. Indeks digunakan untuk menyimpan dokumen dalam struktur data khusus yang sepadan dengan jenis data medan.

Berapakah saiz shard yang disyorkan dalam elastik?

Tidak ada had keras pada saiz shard, tetapi pengalaman menunjukkan bahawa shard antara 10GB dan 50GB biasanya berfungsi dengan baik untuk data log dan siri masa. Anda mungkin dapat menggunakan shard yang lebih besar bergantung pada rangkaian dan menggunakan kes anda. Shards yang lebih kecil mungkin sesuai untuk carian perusahaan dan kes penggunaan yang serupa.

Apakah perbezaan antara sharding dan pengindeksan?

Pengindeksan adalah proses menyimpan nilai lajur dalam datastruktur seperti B-Tree atau Hashing. Ia menjadikan carian atau menyertai pertanyaan lebih cepat daripada tanpa indeks kerana mencari nilai mengambil sedikit masa. Sharding adalah untuk membahagikan jadual tunggal dalam pelbagai mesin.

Adakah sharding meningkatkan kelajuan?

Sharding mendatar.

Dalam jenis sharding ini, lebih banyak mesin ditambah ke timbunan yang sedia ada untuk menyebarkan beban, meningkatkan kelajuan pemprosesan dan menyokong lebih banyak trafik. Kaedah ini paling berkesan apabila pertanyaan mengembalikan subset baris yang sering dikumpulkan bersama.

Adalah 1.67 indeks tinggi diperlukan?

Kami mengesyorkan 1.67 kanta indeks tinggi untuk orang yang mempunyai preskripsi antara +/- 4.00 dan +/- 8.00, dan 1.74 kanta indeks tinggi untuk orang yang mempunyai preskripsi +/- 8.00 dan lebih tinggi. Orang yang mempunyai kekuatan preskripsi yang lebih rendah biasanya tidak akan melihat perbezaan ketebalan atau penglihatan yang lebih baik dengan memilih kanta indeks tinggi.

Berapa banyak indeks terlalu banyak?

Walau bagaimanapun, perkara keseluruhan adalah cara membuat indeks yang betul. Untuk memulakan, saya akan mengatakan bahawa kebanyakan jadual harus mempunyai kurang daripada 15 indeks. Dalam banyak kes, jadual yang memberi tumpuan kepada pemprosesan transaksi (OLTP) mungkin berada dalam angka tunggal, sedangkan jadual yang digunakan lebih banyak untuk sokongan keputusan mungkin menjadi dua digit.

Adalah 1.67 indeks tinggi baik?

1.67 Indeks Tinggi

Indeks kanta ini adalah pilihan yang sangat baik bagi mereka yang mempunyai preskripsi tambahan yang kuat. 1.67 kanta indeks tinggi sesuai untuk preskripsi dengan pembetulan SPH +/- 7.00 dan +/- 9.00, dan; Pembetulan cyl +/- 3.25 dan +/- 4.00.

Apakah jenis indeks dalam elasticsearch?

Elasticsearch menyokong dua jenis pemetaan: "pemetaan statik" dan "pemetaan dinamik."Kami menggunakan pemetaan statik untuk menentukan indeks dan jenis data. Walau bagaimanapun, kami masih memerlukan fleksibiliti berterusan supaya dokumen dapat menyimpan atribut tambahan.

Apakah amalan terbaik untuk peruntukan shard elasticsearch?

Peraturan yang baik adalah untuk memastikan anda menyimpan bilangan shards per node di bawah 20 per gb timbunan yang telah dikonfigurasikan. Oleh itu, nod dengan timbunan 30GB harus mempunyai maksimum 600 shard, tetapi lebih jauh di bawah had ini, anda dapat memastikannya lebih baik. Ini biasanya akan membantu kelompok yang kekal dalam keadaan sihat.

Apa yang Sharding di Spark?

Sharding adalah konsep biasa dalam arkitek pangkalan data berskala. Dengan mencengkam jadual yang lebih besar, anda boleh menyimpan potongan data baru, yang dipanggil shard logik, merentasi pelbagai nod untuk mencapai skalabiliti mendatar dan prestasi yang lebih baik.

Apakah tujuan Sharding?

Sharding adalah kaedah untuk mengedarkan dataset tunggal merentasi pelbagai pangkalan data, yang kemudiannya boleh disimpan pada pelbagai mesin. Ini membolehkan dataset yang lebih besar dibahagikan kepada ketulan yang lebih kecil dan disimpan dalam pelbagai nod data, meningkatkan jumlah kapasiti penyimpanan sistem.

Bagaimana sharding berlaku di elasticsearch?

Jadi Elasticsearch memisahkan dokumen dalam indeks merentasi pelbagai nod dalam kelompok. Setiap dan setiap perpecahan dokumen dipanggil shard. Setiap nod yang membawa shard dokumen hanya akan mempunyai subset dokumen. Katakan anda mempunyai 100 produk dan 5 shard, setiap shard akan mempunyai 20 produk.

DB mana yang terbaik untuk sharding?

Cassandra, HBase, HDFS, MongoDB dan Redis adalah pangkalan data yang menyokong Sharding. SQLITE, Memcached, Zookeeper, MySQL dan PostgreSQL adalah pangkalan data yang tidak menyokong sharding di lapisan pangkalan data. Untuk pangkalan data yang tidak menawarkan sokongan terbina dalam, Sharding Logic harus tinggal dalam aplikasi.

Lebih baik daripada replikasi?

Sharding melegakan tekanan itu, dengan mengedarkan beban di pelbagai pelayan, tanpa perlu mereplikasi keseluruhan pangkalan data anda. Maksudnya, bukannya satu pelayan yang bertindak sebagai primer (seperti dalam hal replikasi) kita kini mempunyai beberapa pelayan sharded dengan masing -masing hanya memegang sebahagian dari data.

Berapa banyak pecahan yang harus dimiliki indeks elasticsearch?

Indeks Elasticsearch terdiri daripada satu atau lebih pelekap utama. Sehingga Elasticsearch Versi 7, nilai lalai semasa untuk bilangan shard utama setiap indeks ialah 1. Dalam versi terdahulu, lalai adalah 5 shards.