Peruntukan penghalaan indeks memerlukan

1. Apakah amalan terbaik untuk peruntukan shard elasticsearch?
2. Apa itu peruntukan shard?
3. Berapa banyak CPU yang diperlukan oleh Elasticsearch?
4. Berapakah saiz indeks yang disyorkan dalam elasticsearch?
5. DB mana yang terbaik untuk sharding?
6. Lebih baik daripada replikasi?
7. Mengapa Sharding Diperlukan?
8. Apa itu partition shard vs?
9. Adakah sharding memerlukan set replika?
10. Berapa banyak memori yang harus saya peruntukkan kepada Elasticsearch?
11. Adakah CPU Elasticsearch intensif?
12. Berapa banyak indeks terlalu banyak?
13. Adalah 1.67 indeks tinggi diperlukan?
14. Berapa banyak pecahan yang harus dimiliki indeks elasticsearch?
15. Bagaimana anda mengelakkan bintik -bintik panas dari sharding?
16. Apa itu teknik sharding?
17. Betapa Sharding A Database dapat menjadikannya lebih cepat?
18. Berapa banyak indeks terlalu banyak?
19. Berapakah ukuran shard yang disyorkan?
20. Apakah perbezaan antara sharding dan pengindeksan?
21. Apakah dua jenis sharding?
22. Apa itu Sharding vs Partitioning?

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 itu peruntukan shard?

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.

Berapa banyak CPU yang diperlukan oleh Elasticsearch?

Kami mengesyorkan memperuntukkan sekurang -kurangnya lapan teras CPU total ke enjin Elasticsearch, dengan menganggap hanya satu Elasticsearch JVM yang sedang berjalan di mesin.

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.

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.

Mengapa Sharding Diperlukan?

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.

Apa itu partition shard vs?

Sharding dan Partitioning adalah mengenai memecahkan data besar yang ditetapkan ke subset yang lebih kecil. Perbezaannya ialah bahawa sharding menyiratkan data tersebar di pelbagai komputer semasa pembahagian tidak. Pemisahan adalah mengenai pengumpulan subset data dalam satu contoh pangkalan data.

Adakah sharding memerlukan set replika?

Pelayan Shard (Mongod)

Dalam persekitaran pengeluaran, satu shard biasanya terdiri daripada set replika dan bukannya mesin tunggal. Ini adalah untuk memastikan data masih boleh diakses sekiranya pelayan shard utama dimulakan di luar talian.

Berapa banyak memori yang harus saya peruntukkan kepada Elasticsearch?

Sebagai aplikasi Java, Elasticsearch memerlukan peruntukan memori logik (timbunan) dari memori fizikal sistem. Ini sepatutnya sehingga separuh daripada ram fizikal, menutup pada 32GB.

Adakah CPU Elasticsearch intensif?

Penggunaan CPU Tinggi di Amazon Elasticsearch boleh memberi kesan besar keupayaan nod Elasticsearch anda untuk indeks dan dokumen pertanyaan. Pancang sekali -sekala atau tempoh pendek penggunaan CPU 100% dijangka apabila mengindeks atau menanyakan sejumlah besar data, tetapi penggunaan CPU yang tinggi harus disiasat.

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 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 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.

Bagaimana anda mengelakkan bintik -bintik panas dari sharding?

Sharding hash yang konsisten lebih baik untuk berskala dan mencegah bintik -bintik panas, sementara pelindung jarak jauh lebih baik untuk pertanyaan berasaskan julat.

Apa itu teknik 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.

Betapa Sharding A Database dapat menjadikannya lebih cepat?

Sharding dapat membantu pengguna memuatkan kewujudan data di seluruh pelayan untuk memperoleh skalabilitas, sementara replikasi akan membuat sandaran pangkalan data utama untuk meningkatkan ketersediaan sistem.

Berapa banyak indeks terlalu banyak?

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.

Berapakah ukuran shard yang disyorkan?

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.

Apakah dua jenis sharding?

Sharding mendatar dan menegak

Sharding melibatkan pemisahan dan mengedarkan satu data logik yang ditetapkan di pelbagai pangkalan data yang tidak berkongsi apa -apa dan boleh digunakan di beberapa pelayan.

Apa itu Sharding vs Partitioning?

Sharding dan Partitioning adalah mengenai memecahkan data besar yang ditetapkan ke subset yang lebih kecil. Perbezaannya ialah bahawa sharding menyiratkan data tersebar di pelbagai komputer semasa pembahagian tidak. Pemisahan adalah mengenai pengumpulan subset data dalam satu contoh pangkalan data.