Generative AI时下的爆发,催生搜索场景进入一个新的范式,我们越来越多的使用全文检索+向量搜索的混合搜索用于召回多更相关的数据,使用NLP模型增强对数据理解、丰富数据的层次,甚至是使用ML模型来进行召回后的精排,或者是使用生成式AI来对结果进行生成式的输出,而非召回后的直接排序结果。
问题 1:请问下大家是如何评估集群的规模?比如数据量达到百万,千万,亿万,分别需要什么级别的集群,这要怎么评估?
众所周知,腾讯云Elasticsearch(简称ES)是一款分布式搜索引擎,可以帮助开发者构建高性能、可伸缩的搜索应用,同样它是基于ES开发的一款托管式搜索引擎服务,具有全托管式部署、高可用性、自动化运维等特点。
Elasticsearch 索引是指在 Elasticsearch 中用于存储和搜索文档的逻辑实体。索引由一个或多个分片组成,每个分片可以在不同的节点上存储。当一个文档被索引时,它会被分配到一个或多个分片中,这取决于索引的设置和集群的状态。Elasticsearch 索引支持多种数据类型,包括文本、数字、日期等。索引还支持各种查询和聚合操作,以便快速地检索和分析数据。
另外Elasticsearch入门,我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你,这两个指南都是非常想尽的入门手册。
摘要:Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎,允许用户以近乎实时的方式存储,搜索和分析数据。虽然Elasticsearch专为快速查询而设计,但其性能在很大程度上取决于用于应用程序的场景,索引的数据量以及应用程序和用户查询数据的速率。这篇文章概述了挑战和调优过程,以及Pronto团队以战略方式构建应对挑战的工具。它还以各种图形配置展示了进行基准测试的一些结果。以下是正文。 Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎,允许用户以近乎实
最近一年使用 Elasticsearch 完成亿级别日志搜索平台「ELK」,亿级别的分布式跟踪系统。在设计这些系统的过程中,底层都是采用 Elasticsearch 来做数据的存储,并且数据量都超过亿级别,甚至达到百亿级别。
在当今世界,各行各业每天都有海量数据产生,为了从这些海量数据中获取想要的分析结果,需要对数据进行提取、转换,存储,维护,管理和分析。 这已然远远超出了普通处理工具、数据库等的实现能力,只有基于的分布式架构和并行处理机制的大数据工具所才能实现这些功能。 Elasticsearch是响应如前所述大多数用例的最热门的开源数据存储引擎之一。
到本文结尾,你应该对关键指标有一个很好的了解,以便在你遇到Elasticsearch集群的性能或操作问题时进行监视。
Elasticsearch性能调优对于提升系统整体效能至关重要。然而,性能调优并非一蹴而就,需要深入理解ES的内部工作机制,并结合实际业务场景进行精细化调整。本文将深入解释ES性能调优方法的原理,结合具体案例展示如何在实际应用中优化ES性能。
您有兴趣了解 Elasticsearch 向量搜索的特性以及设计是什么样子吗?一如既往,设计决策有利有弊。本博客旨在详细介绍我们在 Elasticsearch 中构建向量搜索时候如何做各种选择。
Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析 引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性,能使数据在生产环境变得更有价值。
面试官:想了解应聘者之前公司接触的 ES 使用场景、规模,有没有做过比较大规模的索引设计、规 划、调优。
1、简介 ElasticSearch(简称ES)是一个分布式、Restful的搜索及分析服务器,设计用于分布式计算;能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速。和Apache Solr一样,它也是基于Lucence的索引服务器,而ElasticSearch对比Solr的优点在于: 轻量级:安装启动方便,下载文件之后一条命令就可以启动。 Schema free:可以向服务器提交任意结构的JSON对象,Solr中使用schema.xml指定了索引结构。 多索引文件支持:使用不同的index参
每种数据库都有自己要解决的问题(或者说擅长的领域),对应的就有自己的数据结构,而不同的使用场景和数据结构,需要用不同的索引,才能起到最大化加快查询的目的。
在当今世界,各行各业每天都有海量数据产生,为了从这些海量数据中获取想要的分析结果,需要对数据进行提取、转换,存储,维护,管理和分析。 这已然远远超出了普通处理工具、数据库等的实现能力,只有基于的分布式架构和并行处理机制的大数据工具所才能实现这些功能。Elasticsearch是响应如前所述大多数用例的最热门的开源数据存储引擎之一。
9. Elasticsearch 在部署时,对 Linux 的设置有哪些优化方法?
1.Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜索引擎。ElasticSearch用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。官方客户端在Java、.NET(C#)、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr,也是基于Lucene。
场景描述:本文是较早的一篇关于Elasticsearch性能指标监控的博文,内容总结全面,作者 Emily Chang,原文地址:https://www.datadoghq.com/blog/monitor-elasticsearch-performance-metrics,由杨文波同学翻译。
Elasticsearch 查询的响应需要占用 CPU、内存资源,在复杂业务场景,会出现慢查询,需要花费大量的时间。
我们在之前的文章,《浅谈Elasticsearch Serverless设计与选择》 中提到过,云上许多数据存储和分析应用正在向 Serverless 模式进行转变。Serverless 是对专有的、需要自管理的集群模式的一种极大补充,特别是对于需要灵活应对需求和负载的变化又不希望预付服务器租赁费用,同时,又期望能够减少运维和管理成本的企业来说,Serverless 不仅便宜,而且更适合快速的构建业务和将产品推向市场,并提供更大的容错性和更低的试错成本。
在设计向量搜索体验时,可供选择的方案众多,可能让人感到不知所措。最初管理少量向量相对简单,但随着应用规模的扩大,这很快会成为瓶颈。
面试官: 想了解应聘者之前公司接触的 ES 使用场景、 规模, 有没有做过比较大 规模的索引设计、 规划、 调优。
声明:本文是较早的一篇关于Elasticsearch性能指标监控的博文,内容总结全面,作者 Emily Chang,原文地址:https://www.datadoghq.com/blog/monitor-elasticsearch-performance-metrics,由杨文波同学翻译。
2019年常见ElasticSearch 面试题解析(上)
随着企业对近实时搜索的迫切需求,Elasticsearch 受到越来越多的关注,无论是阿里、腾讯、京东等互联网企业,还是平安、顺丰等传统企业都对 Elasticsearch 有广泛的使用,但是在 Elasticsearch 6.8 发布以前,大部分 Elasticsearch 功能都是付费的,开源版本的 Elasticsearch 在集群管控方面能力有限,鉴于此,通用的实施方案就是给 Elasticsearch 添加一层网关,从而实现对 Elasticsearch 的管控。
Prometheus通过expoeter监控Elasticsearch集群,比传统的APM或者zabbix监控更加深入;配合exporter可已经详细监控这个es集群的信息。
可以通过版本号使用乐观并发控制,以确保新版本不会被旧版本覆盖,由应用层来处理具体的冲突; 另外对于写操作,一致性级别支持quorum/one/all,默认为quorum,即只有当大多数分片可用时才允许写操作。但即使大多数可用,也可能存在因为网络等原因导致写入副本失败,这样该副本被认为故障,分片将会在一个不同的节点上重建。 对于读操作,可以设置replication为sync(默认),这使得操作在主分片和副本分片都完成后才会返回;如果设置replication为async时,也可以通过设置搜索请求参数_preference为primary来查询主分片,确保文档是最新版本。
熟悉 MySQL 的同学一定都知道,MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤,然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤。
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域,Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。
2019年常见Elasticsearch 面试题答案详细解析(下)
倒序索引也被称为“反向索引”或“反向文件”,是一种索引数据结构。倒序索引在“内容”和存放内容的“位置”之间的映射,其目的在于快速全文索引和使用最小处理代价将新文件添加进数据库。通过倒序索引,可以快速根据“内容”查到包含它的文件。这种数据结构被广泛使用在搜索引擎中,倒排索引有两种不同的索引形式:
在大数据的时代背景下,数据的量级已经达到了惊人的级别,动辄上亿甚至更多。对于这样的数据量,如何进行有效的聚合操作成为了众多开发者和数据科学家关注的焦点。Elasticsearch(简称ES)作为一款强大的分布式搜索和分析引擎,为大数据量的聚合提供了有力的支持。本文将深入探讨ES如何处理上亿级别的数据聚合,并对每个细节进行详细解释,帮助读者更好地理解和应用ES的聚合功能。
Elasticsearch社区中经常看到慢查询问题:“你能帮我看看Elasticsearch的响应时间吗?”或者是:“我的ES查询耗时很长,我该怎么做?”
Doc Values 是 Elasticsearch 中的一个内部数据结构,用于在字段级别存储排序和聚合所需的数据。与传统的行存储(将文档的每个字段值作为文档的一部分存储)不同,Doc Values 采用列式存储,这意味着它们按字段组织数据,而不是按文档。这种结构优化了读取性能,特别是当执行排序、聚合或脚本计算等操作时。
Elastic{ON}北京分享了Elasticsearch7.0在Speed,Scale,Relevance等方面的很多新特性。
本文翻译自QBox官方博客的“Elasticsearch索引性能优化”系列文章中的第二篇,版权归原作者所有。该系列文章共有三篇,其中第一篇已有同行翻译,参考链接 http://www.zcfy.cc/article/how-to-maximize-elasticsearch-indexing-performance-part-1-3624.html;后续还会有第三篇的推送,敬请关注。
最近接触到很多面试相关的内容,所以就专门整理了以下,内容涵盖:Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux 等技术栈。 后续会出专门的面试视频专题,欢迎关注。
熟悉 MySQL 的同学一定都知道,MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤,然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤,对这个过程不了解的同学可以先行阅读一下《MySQL复杂where条件分析》。
elasticsearch 是一个近实时的搜索和分析平台,这意味着从索引文档到可搜索文档都会有一段微小的延迟(通常是1s以内)。这种延迟主要是因为 elasticsearch 需要进行数据刷新和索引更新。
https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/001fcfb931454d760dbccff9f4d1b8d113f8708c/server/src/main/java/org/elasticsearch/index/reindex/ReindexRequest.java
Elasticsearch 是当前流行的企业级搜索引擎,设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。作为一个开箱即用的产品,在生产环境上线之后,我们其实不一定能确保其的性能和稳定性。如何根据实际情况提高服务的性能,其实有很多技巧。这章我们分享从实战经验中总结出来的 elasticsearch 性能优化,主要从硬件配置优化、索引优化设置、查询方面优化、数据结构优化、集群架构优化等方面讲解。
近期在优化索引时,我遇到了一些挑战。我们的环境是7节点16*32G的机器,我在尝试内存优化。当前的文档总量为5亿,然而mapping设计和shard设计都出现了问题。每个节点上有480个shard,这是一个相当离谱的数量。
随着现代企业的不断发展,数据量呈现爆炸式增长,系统扩展性成为一个至关重要的课题。Elasticsearch 作为一个强大的分布式搜索和分析引擎,在应对大规模数据处理方面展现了其卓越的能力。然而,设计一个高效且可扩展的 Elasticsearch 集群并非易事,本文旨在通过分享一些扩展性设计原则和常见的反模式,帮助用户更好地构建和优化他们的 Elasticsearch 集群。
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