Elasticsearch与Postgresql数据检索性能对比与融合一般来说，影响数据库最大的性能问题有两个，一个是对数据库的读写操作，一个是数据库中的数据太大导致操作慢，对于前者我们可以适当借助缓存来减少一部分读操作，而针对一些复杂的报表分析和搜索可以交给hadoop和elasticsearch,对于写并发大，读也并发大，我们可以考虑分库分表，主从读写分离或者两者结合等方式来提高并发性和时效性，例如PG大并发写，大数据查看可以用elasticse...
文章目录 1. Elastic 全栈监控2. 核心应用指标3. apmAPM 如何整合到 Elastic Stack4. Demo1. Elastic 全栈监控2. 核心应用指标 ● 请求响应时间 ● 未处理的错误及异常 ● 可视化调用关系 ● 发现性能瓶颈 ● 代码下钻 3. apm[root@master apm]# tar -xvfz apm-server-7.3.1-linux-x86_64.tar.gz tar: z：无法 open: 没有那个文件或目录 tar: Error is not recoverable: exiting now [root@master apm]# tar -zxvf apm-server-7.3...
Elasticsearch与Postgresql数据检索性能对比与融合一般来说，影响数据库最大的性能问题有两个，一个是对数据库的读写操作，一个是数据库中的数据太大导致操作慢，对于前者我们可以适当借助缓存来减少一部分读操作，而针对一些复杂的报表分析和搜索可以交给hadoop和elasticsearch,对于写并发大，读也并发大，我们可以考虑分库分表，主从读写分离或者两者结合等方式来提高并发性和时效性，例如PG大并发写，大数据查看可以用elasticse...
作者 | Jamie Alquiza 译者 | 大愚若智 Loggly服务底层的很多核心功能都使用了ElasticSearch作为搜索引擎。就像Jon Gifford（译者注：Loggly博客作者之一）在他近期关于“ElasticSearch vs Solr”的文章中所述，日志管理在搜索技术方面产生一些粗暴的需求，坚持下来以后，它必须能够：在超大规模数据集上可靠地进行准实时索引 - 在我们的案例中，每秒有超过100,000个日志事件与此同时，在该索引上可靠高效地处理超大量的搜索请求当...
一、客户背景客户使用ES来进行数据存储、快速查询业务订单记录，但是经常会出现业务高峰期ES集群的cpu负载、内存使用均较高，查询延迟大，导致前端业务访问出现大量超时的情况，极大影响其客户使用体验。部分监控如下图：1、 集群架构如下：集群节点配置：8数据节点（16C64G）；3主节点（8C32G）2、 集群存在问题分析业务层面 与客户业务人员沟通，业务处理中有几个聚合查询会占用较多的内存，且这类查询对准确性要求较高，需精...
一、客户背景客户使用ES来进行数据存储、快速查询业务订单记录，但是经常会出现业务高峰期ES集群的cpu负载、内存使用均较高，查询延迟大，导致前端业务访问出现大量超时的情况，极大影响其客户使用体验。部分监控如下图：1、 集群架构如下：集群节点配置：8数据节点（16C64G）；3主节点（8C32G）2、 集群存在问题分析业务层面 与客户业务人员沟通，业务处理中有几个聚合查询会占用较多的内存，且这类查询对准确性要求较高，需精...
一、客户背景客户使用ES来进行数据存储、快速查询业务订单记录，但是经常会出现业务高峰期ES集群的cpu负载、内存使用均较高，查询延迟大，导致前端业务访问出现大量超时的情况，极大影响其客户使用体验。部分监控如下图：1、 集群架构如下：集群节点配置：8数据节点（16C64G）；3主节点（8C32G）2、 集群存在问题分析业务层面 与客户业务人员沟通，业务处理中有几个聚合查询会占用较多的内存，且这类查询对准确性要求较高，需精...
一、客户背景 客户使用ES来进行数据存储、快速查询业务订单记录，但是经常会出现业务高峰期ES集群的cpu负载、内存使用均较高，查询延迟大，导致前端业务访问出现大量超时的情况，极大影响其客户使用体验。 部分监控如下图：1、 集群架构如下： ? 集群节点配置：8数据节点（16C64G）；3主节点（8C32G） 2、 集群存在问题分析业务层面 与客户业务人员沟通，业务处理中有几个聚合查询会占用较多的内存，且这类查询对准确性要求较...
本文整理自：袋鼠云技术荟 | 某物流客户Elasticsearch集群性能优化案例 数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！ github开源项目：https://github.com/DTStack/flinkx gitee开源项目：https://g...
Elasticsearch 是一款非常强大的开源搜索及分析引擎。结合 Kibana、Logstash和Beats，Elasticsearch 还被广泛运用在大数据近实时分析，包括日志分析、指标监控、信息安全等多个领域。 在国内，阿里巴巴、腾讯、滴滴、今日头条、360安全、小米等诸多知名公司都在使用Elasticsearch。 带你全面掌握 Elasticsearch 在生产环境中的核心实战技能。学完后，你可以在工作中快速构建出符合自身业务的分布式搜索和数据分析系统。 阮一鸣，...
背景说明线上业务反应使用Flink消费上游kafka topic里的轨迹数据出现backpressure，数据积压严重。单次bulk的写入量为：3000/50mb/30s，并行度为48。针对该问题，为了避免影响线上业务申请了一个与线上集群配置相同的ES集群。本着复现问题进行优化就能解决的思路进行调优测试。测试环境elasticsearch 2.3.3flink 1.6.3flink-connector-elasticsearch2_2.11八台SSD，56核 ：3主5从Rally分布式压测ES集群从压测结果来看，集群层面的平...
一、引言随着腾讯云 Elasticsearch 云产品功能越来越丰富，ES 用户越来越多，云上的集群规模也越来越大。我们在日常运维工作中也经常会遇到一些由于前期集群规划不到位，导致后期业务增长集群规模大了之后带来的各种各样的集群可用性及稳定性问题。这里列举下其中比较典型的几种集群规划问题：节点规格规划问题：集群数量很大，但是每个节点的配置很低；索引分片规划问题：索引很小，但是设置了几十个分片，或者索引很大，只设置了...
Elasticsearch索引(elasticsearch index)由一个或者若干分片(shard)组成，分片(shard)通过副本(replica)来实现高可用。一个分片(share)其实就是一个Lucene索引(lucene index)，一个Lucene索引(lucene index)又由一个或者若干段(segment)组成。所以，当我们查询一个Elasticsearch索引时，查询会在所有分片上执行，既而到段(segment)，然后合并所有结果。 此文将从segment的视角，分析如何对Elasticsearch进行索引性能的优化。 倒排索...