A alocação de roteamento de índice exige

1. Quais são as práticas recomendadas para a alocação de shard e elasticsearch?
2. O que é alocação de fragmento?
3. Quanto CPU precisa do Elasticsearch?
4. Qual é o tamanho do índice recomendado no Elasticsearch?
5. Qual dB é melhor para sharding?
6. É o sharding melhor do que a replicação?
7. Por que o sharding é necessário?
8. O que é uma partição Shard vs?
9. O sharding requer um conjunto de réplicas?
10. Quanta memória devo alocar para o Elasticsearch?
11. Elasticsearch CPU intensivo?
12. Quantos índices são demais?
13. É 1.67 ÍNDICE ALTO NECESSÁRIO?
14. Quantos shards devem ter os índices de pesquisa?
15. Como você evita que pontos quentes sharding?
16. O que são técnicas de sharding?
17. Como um banco de dados pode torná -lo mais rápido?
18. Quantos índices são demais?
19. Qual é o tamanho do shard recomendado?
20. Qual é a diferença entre o sharding e a indexação?
21. Quais são os dois tipos de sharding?
22. O que é sharding vs particionamento?

Quais são as práticas recomendadas para a alocação de shard e elasticsearch?

Uma boa regra de pêlo é garantir que você mantenha o número de fragmentos por nó abaixo de 20 por pilha de GB que ele configurou. Um nó com uma pilha de 30 GB deve, portanto, ter no máximo 600 fragmentos, mas quanto mais abaixo desse limite você pode mantê -lo, melhor. Isso geralmente ajuda o cluster a ficar com boa saúde.

O que é alocação de fragmento?

Alocação de Shard, que é um algoritmo pelo qual elasticsearch decide quais fragmentos não alocados devem seguir em que nós, o reequilíbrio do Shard, que é o processo de mover um fragmento de um nó para outro.

Quanto CPU precisa do Elasticsearch?

Recomendamos alocar pelo menos oito núcleos totais de CPU para o Elasticsearch Engine, assumindo que apenas uma JVM Elasticsearch esteja em execução na máquina.

Qual é o tamanho do índice recomendado no Elasticsearch?

É uma prática recomendada que o tamanho do fragmento do Elasticsearch não deve ir acima de 50 GB para um único fragmento. O limite para o tamanho do shard não é diretamente aplicado pelo Elasticsearch.

Qual dB é melhor para sharding?

Cassandra, Hbase, HDFS, MongoDB e Redis são bancos de dados que suportam sharding. Sqlite, Memcached, Zookeeper, MySQL e PostgreSQL são bancos de dados que não suportam nativamente os sharding na camada de banco de dados. Para bancos de dados que não oferecem suporte interno, a lógica de sharding deve residir no aplicativo.

É o sharding melhor do que a replicação?

O sharding alivia essa pressão, distribuindo a carga em vários servidores, sem a necessidade de replicar todo o seu banco de dados. Isso significa que, em vez de um servidor atuando como primário (como no caso de replicação), agora temos vários servidores sharded, com cada um apenas mantendo parte dos dados.

Por que o sharding é necessário?

Sharding é um método para distribuir um único conjunto de dados em vários bancos de dados, que podem ser armazenados em várias máquinas. Isso permite que conjuntos de dados maiores sejam divididos em pedaços menores e armazenados em vários nós de dados, aumentando a capacidade total de armazenamento do sistema.

O que é uma partição Shard vs?

Sharding e Partioning são ambos sobre quebrar um grande conjunto de dados em subconjuntos menores. A diferença é que o sharding implica que os dados estão espalhados por vários computadores, enquanto a partição não. O particionamento é sobre agrupar subconjuntos de dados em uma única instância de banco de dados.

O sharding requer um conjunto de réplicas?

Servidores Shard (MongoD)

Nos ambientes de produção, um único fragmento é geralmente composto por um conjunto de réplicas em vez de uma única máquina. Isso é para garantir que os dados ainda estarão acessíveis no caso de um servidor shard primário ficar offline.

Quanta memória devo alocar para o Elasticsearch?

Como aplicativo Java, o Elasticsearch requer alguma alocação de memória lógica (HEAP) da memória física do sistema. Isso deve ser até metade do RAM físico, encerrando a 32 GB.

Elasticsearch CPU intensivo?

A alta utilização da CPU na Amazon Elasticsearch pode afetar severamente a capacidade de seus nós de pesquisa de elasticidade de indexar e consultar documentos. São esperados picos ocasionais ou períodos curtos de 100% de uso da CPU ao indexar ou consultar grandes quantidades de dados, mas o alto uso sustentado da CPU deve ser investigado.

Quantos índices são demais?

O ponto geral, no entanto, é como criar os índices certos. Para começar, eu diria que a maioria das tabelas deve ter menos de 15 índices. Em muitos casos, as tabelas que se concentram no processamento de transações (OLTP) podem estar nos dígitos únicos, enquanto as tabelas que são mais usadas para o suporte à decisão podem estar bem em dois dígitos.

É 1.67 ÍNDICE ALTO NECESSÁRIO?

Recomendamos 1.67 lentes de alto índice para pessoas com prescrições entre +/- 4.00 e +/- 8.00 e 1.74 lentes de alto índice para pessoas com prescrições +/- 8.00 e superior. Pessoas com forças de prescrição mais baixas normalmente não notarão uma diferença de espessura ou visão aprimorada, optando por lentes de alto índice.

Quantos shards devem ter os índices de pesquisa?

Um índice de pesquisa de elasticse consiste em um ou mais shards primários. Na versão 7 Elasticsearch, o valor padrão atual para o número de fragmentos primários por índice é 1. Em versões anteriores, o padrão era de 5 fragmentos.

Como você evita que pontos quentes sharding?

O sharding de hash consistente é melhor para escalabilidade e prevenção de pontos quentes, enquanto o sharding de alcance é melhor para consultas baseadas em gama.

O que são técnicas de sharding?

Sharding é um método para distribuir um único conjunto de dados em vários bancos de dados, que podem ser armazenados em várias máquinas. Isso permite que conjuntos de dados maiores sejam divididos em pedaços menores e armazenados em vários nós de dados, aumentando a capacidade total de armazenamento do sistema.

Como um banco de dados pode torná -lo mais rápido?

Os sharding podem ajudar os usuários a carregar o equilíbrio da existência de dados em vários servidores para adquirir a escalabilidade, enquanto a replicação criará backups do banco de dados primário para melhorar a disponibilidade do sistema.

Quantos índices são demais?

Para começar, eu diria que a maioria das tabelas deve ter menos de 15 índices. Em muitos casos, as tabelas que se concentram no processamento de transações (OLTP) podem estar nos dígitos únicos, enquanto as tabelas que são mais usadas para o suporte à decisão podem estar bem em dois dígitos.

Qual é o tamanho do shard recomendado?

Não há limites rígidos no tamanho do shard, mas a experiência mostra que os shards entre 10 GB e 50 GB normalmente funcionam bem para logs e dados da série temporal. Você pode usar fragmentos maiores, dependendo da sua rede e usar o caso. Os fragmentos menores podem ser apropriados para pesquisa corporativa e casos de uso semelhantes.

Qual é a diferença entre o sharding e a indexação?

A indexação é o processo de armazenar os valores da coluna em umaestrutura de dados como B-Tree ou Hashing. Torna a busca ou a consulta mais rápida do que sem índice, pois procurar os valores demoram menos tempo. O sharding é dividir uma única tabela em múltiplas máquina.

Quais são os dois tipos de sharding?

Sharding horizontal e vertical

O sharding envolve dividir e distribuir um conjunto de dados lógicos em vários bancos de dados que não compartilham nada e podem ser implantados em vários servidores.

O que é sharding vs particionamento?

Sharding e Partioning são ambos sobre quebrar um grande conjunto de dados em subconjuntos menores. A diferença é que o sharding implica que os dados estão espalhados por vários computadores, enquanto a partição não. O particionamento é sobre agrupar subconjuntos de dados em uma única instância de banco de dados.