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ElasticSearch + 架构解析 + 最佳实践
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2022-07-22
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41页
内核原理 、架构解析、最佳实践、调优实战
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架构解析与最佳实践
ElasticSearch Architecture Analysis and Best Practices
E lasticsearch
背景概述
Elasticsearch Application Overview
1
内核原理
Structure and Principle Analysis
2
架构解析
Best practices
3
最佳实践
Best practices
4
目录
CONTENTS
调优实战
Performance Tuning
5
一、ElasticSearch应用概述
大规模数据如何检索?
当系统数据量上了10亿、100亿条的时候,我们在做系统架构需要考虑的问题:
• 用什么数据库好?(MySQL、Oracle、Postgre、MongoDB、Hbase…)
• 如何解决单点故障;(LVS、F5、A10、Zookeeper、MQ)
• 如何保证数据安全性;(热备、冷备、异地多活)
• 如何解决检索难题;(数据库代理中间件:mysql-proxy、Cobar、MaxScale等;)
• 如何解决统计分析问题;(离线、近实时)
一、ElasticSearch应用概述
NoSql方案
传统方案
对于关系型数据,我们通常采用以下
方案去解决查询和写入瓶颈:
1)通过主从备份解决数据安全性问题;
2)通过数据库代理中间件心跳监测,
解决单点故障问题;
3)通过代理中间件将查询语句分发到
各个slave节点进行查询,并汇总结果
内存方案
对于Nosql数据库,以mongodb为例,
原理类似,解决要点:
1)通过副本备份保证数据安全性;
2)通过节点竞选机制解决单点问题;
3)先从配置库检索分片信息,然后将
请求分发到各个节点,最后由路由节
点合并汇总结果
完全把数据放在内存中,当我们的数
据达到PB级别时:
1PB=1024T=1048576G
节点数=1048576/96=10922个
实际上,考虑到数据备份,节点数往
往在2.5万台左右。
成本高昂到无法接受!
一、ElasticSearch应用概述
ElasticSearch一站式解决!
如果有数百万的文档需要通过关键词进行定位时,ElasticSearch肯定是最佳选择;
如果文档是JSON的,也可以把ElasticSearch当作一种“NoSQL数据库”, 应用
ElasticSearch数据聚合分析(aggregation)的特性,针对数据进行多维度的分析。
但不支持事务!
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yangshan2010
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