这些年背过的面试题——ES篇

新版本的IKAnalyzer3.0则发展为面向Java的公用分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现。IK分词器3.0的特性如下:采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“,具有60万字/秒的高速处理能力。采用了多子处理器分析模式,支持:英文字母(IP地址、Email、URL)、数字(日期,常用中文数量词,罗马数字,科学...

灵魂拷问-前端到底能做些什么?--性能优化篇

默认情况下,浏览器对同一域名下的并发请求数量有限制,通常为6-8个。这意味着浏览器在同一时间最多同时发送6-8个请求给同一域名下的服务器。超过这个数量的请求将会被排队等待。我们可以通过如下方案增加请求并发数量。2.1.1.1使用多个域名(又称域名分片、域名负载均衡)域名分片(DomainSharding)是一种优化...

数据库半年度盘点:20+国内外数据库重大更新及技术精要

3、分片分段查询并行化在Elasticsearch较早版本中,查询数据时,一个分片只有一个线程查询,分片下有多个分段文件,也是按照分段文件逐个检索;截止目前版本,一个分片可以分配多个线程,单个分段最多有一个线程,从而实现了并行化查询,性能大幅度提高,甚至有数百的提高。4、learningtorank学习排序在最新版本中,Elasticsea...

万字超全 ElasticSearch 监控指南|磁盘|调用|程池|索引|插件功能|...

merge操作:由于refresh默认间隔为1s,因此会产生大量的小Segment,为此ES会运行一个任务检测当前磁盘中的Segment,对符合条件的Segment进行合并操作,减少Lucene中的Segment个数,提高查询速度,降低负载。不仅如此,merge过程也是文档删除和更新操作后,旧的Doc真正被删除的时候。用户还可以手动调用_force...

滴滴大数据资产治理实践|大数据|滴滴|资产_新浪新闻

ES-mapping维护索引字段、类型、分词等等,这些信息通过ES提供的API获取。ES-metric指标信息包括:索引的doc数、shard数、shard存储分片、shard存储大小。这些信息通过运维侧采集,落入Kafka,之后使用Flink进行相关转变并落入ODS层。数据建模层使用接入的元信息进行ODS、DWD、APP各层建模。明细...

顺丰科技全链路追溯系统:打造可信赖的快递服务

数据模型:ES使用文档数据模型,类似于NoSQL中的键值存储模型,每个文档由几个键值对组成;而MongoDB基于BSON(BinaryJSON)文档模型,BSON是JSON的一种二进制表示形式,是一个由键值对组成的有序元素列表(www.e993.com)2024年11月9日。存储方式:ES采用分布式存储技术,在多节点下存储和处理海量数据。ES索引、分片、副本等配置决定了它在横向扩展...

ES的跨索引查询有多便利?对比下分库分表、分片更直观

单个分片数据容量官方建议不超过50GB,合理范围是20GB～40GB之间;单个分片数据条数不超过约21亿条(2的32次方),此值一般很难达到,基本可以忽略,背后原理可以参考源码或者其它;索引分片过多,分布式资源消耗越大,查询响应越慢。基于以上限制,索引在创建之前就需要依据业务场景估算,设置合理的分片数,不能过多也不能...

新闻资讯平台升级,es与新闻采集器完美结合!

为了提高es的性能，可以采取以下措施：1.合理设置分片数和副本数，以适应不断增长的数据量。2.使用BulkAPI批量插入数据，提高写入性能。3.使用scrollAPI进行分页查询，避免一次性查询大量数据导致内存溢出。4.针对具体业务场景进行索引优化，如设置合适的分词器、过滤器等。六、如何保证数据安全为了保证数据安全，...

日志系统成本飙升千万,吓得我赶紧把ES换成ClickHouse……

1)ES日志存储模型EFK日志存储在elasticsearch,每个域的日志以天粒度在ES创建一个索引,索引大小是根据前几日数据大小计算得出,每个索引分片大小不超过30G,日志量越多的域分片越多。如果一个域的日志量写入过大或超长,将会占用ES节点大量CPU来做解析和segment合并,这会影响其他域日志的正常写入,导致整体写入吞吐下降。

全新升级!腾讯云大数据ES Serverless服务开启日志分析新体验

内置分片自动调优、智能生命周期管理以及故障自愈等能力,用户可按需创建与使用索引,无需关心底层的资源配置、集群扩缩容和索引设置等问题,整个使用过程完全免运维。3、灵活易用提供端到端从数据接入、到数据管理、再到数据分析探索的一站式产品能力,极大降低业务上云门槛,可在分钟级实现业务落地。