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100亿文档),总共10个数据节点和2个元数据节点(48GB内存,8核心CPU,ES使用内存达到70%),每天的文档增量大概是3000W条(速度
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持续增加中)。目前来看,单个文档的查询效率基本处于实时状态;对于1到2周的数据的聚合统计操作也可以在10秒之内返回结果。
但是,还有提升的空间:
1. 对于查询单条数据的应用场景来说,我们可以使用ES的路由机制,将同一索引内的具有相同特征(比如具有相同的userid)的文档全部存储于一个节点上,这样我们之后的查询都可以直接定位到这个节点上,而不用将查询广播道所有的节点上;
2. 随着数据节点的增加,适当增加分片数量,提升系统的分布水平,也可以通过分而治之的方式优化查询性能;
个人以为Elasticsearch作为内部存储来说还是不错的,效率也基本能够满足,在某些方面替代传统DB也是可以的,前提是你的业务不对操作的事
性务有特殊要求;而权限管理也不用那么细,因为ES的权限这块还不完善。由于我们对ES的应用场景仅仅是在于对某段时间内的数据聚合操作,没有大量的单文
档请求(比如通过userid来找到一个用户的文档,类似于NoSQL的应用场景),所以能否替代NoSQL还需要各位自己的测试。如果让我选择的话,我
会尝试使用ES来替代传统的NoSQL,因为它的横向扩展机制太方便了。
什么是NoSQL数据库?从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来,这些数据库不使用类似SQL的查询语言,通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在,但是直到现在一些大公司(例如Google和Facebook)开始使用它们时,这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时,NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”,来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构,并且可以如JSON之类的不同格式存储。
elasticsearch可以代替NoSQL吗
优点:
1.高并发。实测es单机分配10g内存单实例,写入能力1200qps,60g内存、12核CPU起3个实例预计可达到6000qps。
2.同机房单条数据写入平均3ms(比mysql慢,mg不清楚)
3.容错能力比mg强。比如1主多从,主片挂了从片会自动顶上
我们使用Elasticsearch存储的文档数量接近50亿(算上1份复制,接近
100亿文档),总共10个数据节点和2个元数据节点(48GB内存,8核心CPU,ES使用内存达到70%),每天的文档增量大概是3000W条(速度
持续增加中)。目前来看,单个文档的查询效率基本处于实时状态;对于1到2周的数据的聚合统计操作也可以在10秒之内返回结果。
但是,还有提升的空间:
1. 对于查询单条数据的应用场景来说,我们可以使用ES的路由机制,将同一索引内的具有相同特征(比如具有相同的userid)的文档全部存储于一个节点上,这样我们之后的查询都可以直接定位到这个节点上,而不用将查询广播道所有的节点上;
2. 随着数据节点的增加,适当增加分片数量,提升系统的分布水平,也可以通过分而治之的方式优化查询性能;
个人以为Elasticsearch作为内部存储来说还是不错的,效率也基本能够满足,在某些方面替代传统DB也是可以的,前提是你的业务不对操作的事
性务有特殊要求;而权限管理也不用那么细,因为ES的权限这块还不完善。由于我们对ES的应用场景仅仅是在于对某段时间内的数据聚合操作,没有大量的单文
档请求(比如通过userid来找到一个用户的文档,类似于NoSQL的应用场景),所以能否替代NoSQL还需要各位自己的测试。如果让我选择的话,我
会尝试使用ES来替代传统的NoSQL,因为它的横向扩展机制太方便了。