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Elasticsearch 与 OpenSearch:谁才是搜索霸主
Elasticsearch与AWSOpenSearch均基于Lucene,处理大规模数据。Elasticsearch速度快,资源使用更节约。AWSOpenSearch集成AWS服务,提供托管服务
ElasticSearch 最佳实践
背景 Elastic search 是一个广泛使用的分布式搜索引擎,我们公司广泛的使用了Elastic search。本文是 ElasticSearch 使用的规范和建议。 缓存使用规范 查询缓存能够
如何实现快速同步亿级商品数据至 Elasticsearch?
在公司的实际业务场景中,初始化数据是个避不过去的话题。比如项目上线初期,将数据库的商品数据同步到搜索引擎 ElasticSearcgh 、缓存 Redis 或者其它的数据库。
不可思议!亿级数据竟然如此轻松同步至ES!
最近接了一个需求,要提供一个随意组合多个条件来查询订单数据的功能,看着数据库里过亿的订单量,头发不争气的又脱落了两根代表这个需求不简单
何时使用Elasticsearch而不是MySql
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统,它们各有优劣,适用于不同的场景。本文将从以下几个方面对它们进行比较和分析: 数据模型 查询语言 索引和搜索 分布式和高可用 性能和
从 Elasticsearch 到 SelectDB,观测云实现日志存储与分析的 10 倍性价比提升
通过 SelectDB 的倒排索引能力、Variant 数据类型、冷热数据分层存储等特性,实现存储成本降低 70% 的同时,查询性能提升 2-4 倍!
【ElasticSearch】ES性能优化实践(JVM调优+ES调优)
对公司的 ELK 日志系统做过性能优化,也对 SkyWalking 使用的 ES 存储进行过性能优化,在此做一些总结。本篇主要是讲 ES 在 ELK 架构中作为日志存储时的性能优化方案。
写给Java应用开发看的Elasticsearch调优手册
随着数据量的增长,MySQL在很多场景下,似乎已经无能为力了,所以有不少应用的数据从MySQL迁移到了ElasticSearch,我们的应用就在其中。由于开发时间紧张,所以仅仅只是了解了下Elasti
一亿数据写入 ES :耗时 512 秒
本文目的:实践亿级数据集群规划。 心路历程:百万数据压测 -> 优化参数 -> 推测亿级数据容量 -> 规划集群规模。
一口气完成ELK 日志平台的搭建,我感觉我又行了!
今天主要分享下在Docker环境下部署完成ELK日志平台的搭建 目的:一步一步完成搭建操作与踩坑记录、与开发环境的日志结合,反映真实的日志场景。