Se requiere la asignación de enrutamiento de índice

1. ¿Cuáles son las mejores prácticas para la asignación de fragmentos elasticsearch??
2. ¿Qué es la asignación de fragmentos??
3. ¿Cuánto necesita la CPU? Elasticsearch?
4. ¿Cuál es el tamaño de índice recomendado en elasticsearch??
5. ¿Qué DB es mejor para fragmentar??
6. Está fragmentando mejor que la replicación?
7. ¿Por qué se requiere fragmentos??
8. ¿Qué es una partición de fragmentos vs??
9. ¿El fragmento requiere un conjunto de réplicas??
10. ¿Cuánta memoria debo asignar a ElasticSearch??
11. ¿Es el CPU de Elasticsearch intensivo??
12. Cuántos índices es demasiado?
13. Es 1.67 Alto índice necesario?
14. ¿Cuántos fragmentos deberían tener los índices de Elasticsearch??
15. ¿Cómo se evita que los puntos calientes sean fragmentos??
16. ¿Qué son las técnicas de fragmento??
17. Qué fragmentación puede hacer una base de datos más rápido?
18. Cuántos índices son demasiados?
19. ¿Cuál es el tamaño de fragmento recomendado??
20. ¿Cuál es la diferencia entre fragmentos e indexación??
21. ¿Cuáles son los dos tipos de fragmentos??
22. ¿Qué es fragmentar vs partición??

¿Cuáles son las mejores prácticas para la asignación de fragmentos elasticsearch??

Una buena regla general es asegurarse de mantener el número de fragmentos por nodo por debajo de 20 por montón de GB que ha configurado. Por lo tanto, un nodo con un montón de 30 GB debe tener un máximo de 600 fragmentos, pero cuanto más debajo de este límite pueda mantenerlo, mejor. Esto generalmente ayudará al clúster a mantenerse en buena salud.

¿Qué es la asignación de fragmentos??

Asignación de fragmentos, que es un algoritmo por el cual Elasticsearch decide qué fragmentos no asignados deben ir en qué nodos, reequilibrio de fragmentos, que es el proceso de mover un fragmento de un nodo a otro.

¿Cuánto necesita la CPU? Elasticsearch?

Recomendamos asignar al menos ocho núcleos de CPU totales al motor Elasticsearch, suponiendo que solo un jvm de Elasticsearch se esté ejecutando en la máquina.

¿Cuál es el tamaño de índice recomendado en elasticsearch??

Es una mejor práctica que el tamaño del fragmento de Elasticsearch no debe superar los 50 GB para un solo fragmento. Elasticsearch no aplica directamente el límite para el tamaño del fragmento.

¿Qué DB es mejor para fragmentar??

Cassandra, HBase, HDFS, MongoDB y Redis son bases de datos que admiten fragmentos. Sqlite, Memcached, Zookeeper, MySQL y PostgreSQL son bases de datos que no admiten de forma nativa en la capa de la base de datos. Para bases de datos que no ofrecen soporte incorporado, la lógica de fragmentación tiene que residir en la aplicación.

Está fragmentando mejor que la replicación?

El fragmento alivia esa presión, distribuyendo la carga en múltiples servidores, sin la necesidad de replicar toda su base de datos. Eso significa que, en lugar de un servidor que actúa como primario (como en el caso de la replicación), ahora tenemos varios servidores fragmentados con cada uno que solo contiene parte de los datos.

¿Por qué se requiere fragmentos??

El fragmento es un método para distribuir un solo conjunto de datos en múltiples bases de datos, que luego se pueden almacenar en múltiples máquinas. Esto permite que los conjuntos de datos más grandes se dividan en trozos más pequeños y se almacenen en múltiples nodos de datos, aumentando la capacidad de almacenamiento total del sistema.

¿Qué es una partición de fragmentos vs??

El fragmento y la partición se tratan de romper un gran conjunto de datos en subconjuntos más pequeños. La diferencia es que el fragmento implica que los datos se extienden a través de múltiples computadoras, mientras que la partición no. La partición se trata de agrupar subconjuntos de datos dentro de una sola instancia de base de datos.

¿El fragmento requiere un conjunto de réplicas??

Servidores de fragmentos (mongod)

En los entornos de producción, un solo fragmento generalmente se compone de un conjunto de réplicas en lugar de una sola máquina. Esto es para garantizar que los datos aún sean accesibles en caso de que un servidor de fragmentos primario se desconecte.

¿Cuánta memoria debo asignar a ElasticSearch??

Como aplicación Java, ElasticSearch requiere una asignación de memoria lógica (Heap) desde la memoria física del sistema. Esto debería ser hasta la mitad del RAM físico, coronando a 32 GB.

¿Es el CPU de Elasticsearch intensivo??

La alta utilización de la CPU en Amazon Elasticsearch puede afectar severamente la capacidad de sus nodos de Elasticsearch a los documentos de indexar y consultar. Se esperan spikes ocasionales o períodos cortos de uso del 100% de la CPU al indexar o consultar grandes cantidades de datos, pero se debe investigar un alto uso sostenido de CPU.

Cuántos índices es demasiado?

Sin embargo, el punto general es cómo crear los índices correctos. Para comenzar, diría que la mayoría de las tablas deberían tener menos de 15 índices. En muchos casos, las tablas que se centran en el procesamiento de transacciones (OLTP) podrían estar en los dígitos únicos, mientras que las tablas que se usan más para el apoyo a la decisión pueden estar bien en dos dígitos.

Es 1.67 Alto índice necesario?

Recomendamos 1.67 lentes de alto índice para personas con recetas entre +/- 4.00 y +/- 8.00 y 1.74 lentes de alto índice para personas con recetas +/- 8.00 y superior. Las personas con fortalezas de prescripción más bajas generalmente no notarán una diferencia en el grosor o la visión mejorada al optar por lentes de alto índice.

¿Cuántos fragmentos deberían tener los índices de Elasticsearch??

Un índice Elasticsearch consta de uno o más fragmentos primarios. A partir de Elasticsearch Versión 7, el valor predeterminado actual para el número de fragmentos primarios por índice es 1. En versiones anteriores, el valor predeterminado era 5 fragmentos.

¿Cómo se evita que los puntos calientes sean fragmentos??

El fragmento de hash constante es mejor para la escalabilidad y prevenir los puntos calientes, mientras que el fragmento de rango es mejor para consultas basadas en rango.

¿Qué son las técnicas de fragmento??

El fragmento es un método para distribuir un solo conjunto de datos en múltiples bases de datos, que luego se pueden almacenar en múltiples máquinas. Esto permite que los conjuntos de datos más grandes se dividan en trozos más pequeños y se almacenen en múltiples nodos de datos, aumentando la capacidad de almacenamiento total del sistema.

Qué fragmentación puede hacer una base de datos más rápido?

El fragmento puede ayudar a los usuarios a combinar la existencia de datos en múltiples servidores para adquirir la escalabilidad, mientras que la replicación creará copias de seguridad de la base de datos primaria para mejorar la disponibilidad del sistema.

Cuántos índices son demasiados?

Para comenzar, diría que la mayoría de las tablas deberían tener menos de 15 índices. En muchos casos, las tablas que se centran en el procesamiento de transacciones (OLTP) podrían estar en los dígitos únicos, mientras que las tablas que se usan más para el apoyo a la decisión pueden estar bien en dos dígitos.

¿Cuál es el tamaño de fragmento recomendado??

No hay límites duros en el tamaño del fragmento, pero la experiencia muestra que los fragmentos entre 10 GB y 50 GB suelen funcionar bien para registros y datos de series de tiempo. Es posible que pueda usar fragmentos más grandes dependiendo de su red y caso de uso. Los fragmentos más pequeños pueden ser apropiados para la búsqueda empresarial y casos de uso similares.

¿Cuál es la diferencia entre fragmentos e indexación??

La indexación es el proceso de almacenar los valores de la columna en una datos de datos como B-tree o hashing. Hace que la consulta de búsqueda o unión sea más rápida que sin índice, ya que buscar los valores lleva menos tiempo. El fragmento es dividir una sola tabla en múltiples máquinas.

¿Cuáles son los dos tipos de fragmentos??

Fragmentación horizontal y vertical

El fragmento implica dividir y distribuir un conjunto de datos lógicos en múltiples bases de datos que no comparten nada y se pueden implementar en múltiples servidores.

¿Qué es fragmentar vs partición??

El fragmento y la partición se tratan de romper un gran conjunto de datos en subconjuntos más pequeños. La diferencia es que el fragmento implica que los datos se extienden a través de múltiples computadoras, mientras que la partición no. La partición se trata de agrupar subconjuntos de datos dentro de una sola instancia de base de datos.