#在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧———索引与数据上传(二)
在管理数据库时,性能是一项非常重要而又复杂的任务。它可能会受到系统的配置、硬件甚至设计的影响。有趣的是,PostgreSQL和MySQL都配置了兼容性和稳定性,这取决于我们的数据库设计的硬件基础架构。
本文是对两大开源关系型数据库MySQL、PostgreSQL做了详细的对比,欢迎大家在评论区发表自己的见解。
现在MySQL 8和PostgreSQL 10已经发布,现在是重新审视两个主要的开源关系数据库如何相互竞争的好时机。
在上一节中,我们创建了索引,在创建索引的时候,我们指定了mapping属性,mapping属性中规定索引中有哪些字段,字段的类型是什么。在mapping中,我们可以定义如下内容:
es可以根据_id字符串切分,再聚合统计吗 比如:数据1、_id=C12345 数据2、_id=C12456 数据3、_id=C31268
It's a long long story, 从 PG 8.3 引入了Heap-Only-Tuple, 主要的作用在用于减少更新所需的I/O数量,基于postgreql 的原理行的更新等于插入新的tuple,基于多版本控制MVCC, Postgres中的更新包括查找要更新的行,并将该行的新版本插入数据库,引入的问题就是显而易见的,索引,这就需要更多的I/O,数据要重新插入到表上的每个索引中。在插入的过程中需要先读取每个相关的索引,新版本行的物理位置与旧版本的物理位置不同。那一个表中有的索引越多,更改的数据量越大,牵扯的索引的消耗就越大。
就在今天刚过中午,部门经理让我处理一下一个部署项目的solr索引与实际数据不符合的问题,我们的系统在主页面用了solr进行加载,在数据库中有两篇文章是已经删除了的,而在系统主页还在展示,之前我处理过好几次这种问题,于是我轻车熟路的去检查了一遍数据库和solr的差异数据,随后到服务器上将主系统重新启动(公司内部系统)按照系统业务,在系统启动后应该更新索引,在启动完成后我检查页面发现还存在那两篇文章(现在它俩还不让我那么激动)于是我重启了solr服务再检查一遍,发现还有真是顽固不堪,我只能使出我的必杀技了:删索引,正是这一步导致了我半个下午的暴躁。
综合来看,其实 MySQL 更适合 OLTP 的场景。现在云服务商提供的数据库基本都实现了主从延迟很低,读取性能可以加从库解决。例如 Aurora,一个写入实例最多可以加 12 个读取实例,延迟在我们业务最高峰的时候,也只有 300 ms,平常在 10ms 左右。
在涉及order by操作的sql时,b-tree索引返回的结果是有序的,可以直接返回,而其他索引类型,需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序,空值放在最后,创建索引时可以指定排序方式,如按倒序排序时,空值默认是放在最前的,但往往我们的查询并不想展示空值的结果,此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。
好长时间不进行研究了,最近被突发的问题想到了INDEX 的问题,随机想到数据和INDEX 存储在一起会怎样,我们将索引和数据进行分离后,会不会对数据库的性能有优化的可能。
我们知道数据库创建索引可能会锁住创建索引的表,并且用该表上的一次扫描来执行整个索引的构建,这样在创建索引时会影响在线业务,非常大的表创建索引可能会需要几个小时,这样阻塞业务是不被允许的。商业数据库一般都提供在线创建索引的能力,PostgreSQL作为开源数据库,也提供了这样的功能。我们在CREATE INDEX命令中新增CONCURRENTLY选项来实现索引的在线创建。
前两篇对es的操作只是在开发或生产环境中排查问题需要大量使用,最常用的还是在代码中对es的增删改查,下面就来看一下。
这个响应表明文档成功地被索引到了"goboy-blog"索引中,索引操作是成功的,只有一个分片成功地完成了索引操作。索引操作通常用于将文档添加到Elasticsearch索引中,以便后续搜索和检索。
在 Arctype 社区里,我们回答了很多关于数据库性能的问题,尤其是 Postgres 和 MySQL 这两个之间的性能问题。在管理数据库中,性能是一项至关重要而又复杂的任务。它可能受到配置、硬件、或者是操作系统的影响。PostgreSQL 和 MySQL 是否具有稳定性和兼容性取决于我们的硬件基础架构。
一、索引的创建 通过二级索引,索引的列或表达式形成一个备用行键,以允许沿着这个新轴进行点查找和范 围扫描。 (1)覆盖索引 覆盖索引,一旦找到索引的条目,不需要返回主表,会把我们关心的数据绑定到索引行,节 省读取的开销。 例如:以下内容将在v1和v2列上创建一个索引,并在索引中包含v3列,以防止从原始数据 表中获取该列: CREATE INDEX my_index ON my_table(v1,v2)INCLUDE(v3) (2)功能索引 功能索引,允许您不仅在列上而且在任意表达式上创建索引。然后,当一个查询使用该表达 式时,索引可以用来检索结果而不是数据表。 例如:在EMP上创建索引UPPER_NAME_IDX(UPPER(FIRST_NAME ||''|| LAST_NAME)) 有了这个索引,发出下面的查询时,将使用索引而不是数据表来检索结果: SELECT EMP_ID FROM EMP WHERE UPPER(FIRST_NAME ||''|| LAST_NAME) ='JOHN DOE' (3)全局索引 全局索引适合读操作任务重的用例。使用全局索引,索引的所有性能损失都是在写入时发生 的。我们拦截数据表更新写(DELETE,UPSERT VALUES和UPSERT SELECT),建立索引 更新,然后发送任何必要的更新到所有感兴趣的索引表。在读的时候,phoenix会选择索引 表,然后使用它,这使得查询加快并且直接可想其它表一样scan索引表。默认情况下,除 非暗示,否则索引不会用于引用不属于索引的列的查询。 在用使用全局索引之前需要在每个RegionServer上的hbasesite.xml添加如下属性: 注意:如果使用的是ambari或者cloudera搭建的集群,可直接创建全局或本地索引,这些配置文件已经配置好了 <property> <name>hbase.regionserver.wal.codec</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value> </property> CREATE INDEX USERIDINDEX ON CSVTABLES(USERID); 以下查询会用到索引 SELECT USERID FROM CSVTABLES WHERE USERID='9bb8b2af925864bb275b840c578df3c3'; (4)本地索引 本地索引适用于写多读少,空间有限的场景,和全局索引一样,Phoneix在查询时会自动选 择是否使用本地索引,使用本地索引,为避免进行写操作所带来的网络开销,索引数据和表 数据都存放在相同的服务器中,当查询的字段不完全是索引字段时本地索引也会被使用,与全局索引不同的是,所有的本地索引都单独存储在同一张共享表中,由于无法预先确定 region的位置,所以在读取数据时会检查每个region上的数据因而带来一定性能开销。 在使用本地索引需要在Master的hbase-site.xml添加以下属性 注意:注意本地索引与全局索引的区别,全局只有在,select和where中都为索引才会使用索引 复制代码 <property> <name>hbase.master.loadbalancer.class</name> <value>org.apache.phoenix.hbase.index.balancer.IndexLoadBalancer</value> </property> <property> <name>hbase.coprocessor.master.classes</name> <value>org.apache.phoenix.hbase.index.master.IndexMasterObserver</value> </property> 复制代码 Phoeinx4.3以上为支持在数据region合并时本地索引region也能进行合并需要在每个 region servers中添加以下属性 <property> <name>hbase.coprocessor.regionserver.classes</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.LocalIndexMerger</value> </property> 创建本地索引 CREATE LOCAL INDEX MYINDEX ON CSVTABLES(USERID); 删除索引 CREATE LOCAL INDEX MYINDEX ON CSVTABLES(KEYWORD); 如果表中的一个索引列被
本文档解决了有关MongoDB 索引的一些常见问题 。有关索引的更多信息,请参阅 索引。
实际工作中使用过ES的朋友可能会有和静儿一样的感受。ES存储更新从编码上是很方便。如下,Kubernetes的yaml文件完全可以通过json直接序列化一下,一行代码存入ES。
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前言:上一篇我们学习了Lucene.Net的基本概念、分词以及实现了一个最简单的搜索引擎,这一篇我们开始开发一个初具规模的站内搜索项目,通过开发站内搜索模块,我们可以方便地在项目中集成站内搜索功能。本次示例Demo麻雀虽小,五脏俱全,值得学习。
这是个bug,版本升级后,pg_config改变了,会导致后面装外部extension时没有装到指定目录。
腾讯云ES计划于北京时间2024年7月5日21:00将部分接口接入访问管理系统CAM,子账号需要关联权限策略才可以正常访问接口,否则会影响业务调用。
网上已经有很多拿PostgreSQL与MySQL比较的文章了,这篇文章只是对一些重要的信息进行下梳理。在开始分析前,先来看下这两张图:
索引是排好序的数据结构!可以用在 where 条件查找的字段,和order by 排序的字段,有了索引,便可以快速地定位数据所在的物理地址并找出来。
在处理大量数据插入时,MongoDB 的性能可能会受到索引维护的开销影响。索引是为了提高查询性能而创建的,但在插入大量数据时,频繁的索引更新可能会成为性能瓶颈。
Uber 的早期架构包含了一个用 Python 开发的单体后端应用程序,这个应用程序使用 Postgres 作为数据存储。从那个时候开始,Uber 的架构已经发生了巨大变化,变成了微服务,并采用新的数据平台模型。具体地说,之前使用 Postgres 的地方,现在改用 Schemaless,一种构建在 MySQL 之上的新型数据库分片层。在本文中,我们将探讨 Postgres 的一些缺点,并解释为什么我们要在 MySQL 之上构建 Schemaless 和其他后端服务。
1、Solr单机版的安装与使用,简单写了如何进行Solr的安装与使用。那么很多细节性问题,这里进行简单的介绍。我使用的是Solr与Tomcat整合配置。
作者 | Dane Avilla 译者 | 刘雅梦 策划 | 田晓旭 娱乐业一直在努力应对 COVID-19 对全球制作的影响冲击。自 2020 年初以来,Netflix 一直在迭代开发系统,以向内部利益相关方和企业领导者提供有关疫情最新信息的最新工具和仪表盘。这些软件解决方案使得管理层可以就给定的实体产品是否以及何时能够安全地开始在全球范围内创建引人注目的内容而做出最明智的决策。在 Netflix Studio Engineering 内部,一种备受关注的方法是将 GraphQL 微服务(GQLMS)作为
上篇文章我们讲解了elasticsearch的安装,这次我们来搞一下,如何在自己的项目中集成elasticsearch。 正常来讲spring-data中都会提供相应的starter,让我们方便的使用各种Template操作对应的组件,比如常用RedisTemplate, JdbcTemplate等,其实spring-data中也提供的相应的elasticsearch的对应工具。但是我这里并没有使用,而是直接使用的elasticsearch原生api实现的。为什么这么做呢,因为spring-data-elasticsearch 最新的版本3.2,最高支持的elasticsearch版本为6.8, 而我们用的是7.2的版本,并且官方建议我们使用的jar版本最好和软件版本一致。
目前非常流行的RDBMS PostgresSQL已经在几周前发布了它的第10个版本。由于Postgres的可靠性、节约成本、成熟,当然还有它的开源,已经21岁的Postgres在开发者之中仍旧非常流行。
Solr 是Apache下的一个顶级开源项目,采用Java开发,它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置、可扩展,并对索引、搜索性能进行了优化。
由于我们要连接新的数据库,理所当然的要引入该数据库的驱动包,这与mysql驱动包类似
1. haystack是django的开源搜索框架,该框架支持Solr,Elasticsearch,Whoosh, *Xapian*搜索引擎,不用更改代码,直接切换引擎,减少代码量。
官方把 Retrieval 插件的代码开源了,我们可以根据官方示例与这个仓库的代码查个所以然。插件由以下组件组成:
MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高校获取数据的数据结构。
我们说到Linux的时候,所指代的意义是不同的,一般认为Linux指的是Linux内核,而Linux内核是硬件系统向上对应用提供接口的一个中间层,本质上Linux内核也是一个应用,不过该应用面向的是硬件与其他应用。在操作系统中,我们经常接触到一个词,"库文件",Linux下有".so"结尾的库文件,Windows下有".dll"结尾的库文件。库文件的存在是为了方便开发者开发应用,。对下层调用硬件资源,对上层提供友好的开发接口,使开发应用降低复杂度,也能实现功能。
MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用,但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段,整个表都会被锁起来,而别的进程,就算是读进程都无法操作直到更新操作完成。另外,MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的,如果只作为查询效果很好。
(3) 索引列处于不同的位置对索引影响比较大。比如在WHERE子句中,对索引字段进行计算会造成索引失效。
本文主要介绍openGauss中常见的索引结构,索引相关元数据,并结合代码重点讲解B-tree索引使用过程中的重要流程,希望对大家理解openGauss中的索引有所帮助。
分词搜索始终不是那么好解决,但是基本也有现成的解决方案。在我博客之前的文章我也介绍过Sphinx分词搜索:CentOS7下安装Sphinx 中文分词【PHP+MySQL】
这里的位图是什么参考这一篇:《Postgresql源码(52)bitmapset分析RelationGetIndexAttrBitmap》
能够平滑切换线上的ES索引需要有两个先决条件,只有满足了这两个条件才能去执行接下来的平滑切换操作,否则一切操作都是白费。
MySQL声称自己是最流行的开源数据库,它属于最流行的RDBMS (Relational Database Management System,关系数据库管理系统)应用软件之一。LAMP中的M指的就是MySQL。构建在LAMP上的应用都会使用MySQL。
对于日志或指标(metric)类时序性强的ES索引,因为数据量大,并且写入和查询大多都是近期时间内的数据。我们可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引。hot索引负责最新数据的读写,可使用内存存储;warm索引负责较旧数据的读取,可使用内存或SSD存储;cold索引很少被读取,可使用大容量磁盘存储。随着时间的推移,数据不断从hot索引->warm索引->cold索引迁移。针对不同阶段的索引我们还可以调整索引的主分片数,副本数,单分片的segment数等等,更好的利用机器资源。
索引主要被用来提升数据库性能,不当的使用会导致性能变差。 PostgreSQL 提供了多种索引类型: B-tree、Hash、GiST、SP-GiST 、GIN 和 BRIN。每一种索引类型使用了一种不同的算法来适应不同类型的查询。默认情况下,CREATE INDEX 命令创建适合于大部分情况的 B-tree 索引。
在Lucene4.x之后,出现一个重大的特性,就是索引支持DocValues,DocValues是通过牺牲一定的磁盘空间带来的好处主要有两个(即以空间换时间),该特性有以下两个主要优点:
点击仓库,右键,会弹出一组列表,其中就有修复索引和更新索引功能,你可以在 Browse Index 选项卡看到当前仓库的最新索引树状图。 Browse Storage 选项卡可以看到本地文件夹的所有jar树状图。
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