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那如果你想查询3天内的数据可以通过日期规则来匹配索引名,如:到此,并按照需要进行任意时间段的合并查询,这样只要你的时间跨度不是很大,查询速度一般可以控制在毫秒级,存储性能也不会遇到瓶颈。冷热架构,为了保证大规模时序索引实时数据分析的时效性,可以根据资源配置不同将DataNodes进行分类形成分层或分组架构。一部分支持新数据的读写,另一部分仅支持历史数据的存储,存放一些查询发生机率较低的数据。即Hot-Warm架构,对CPU,磁盘、内存等硬件资源合理的规划和利用,达到性能和效率的最大化。拥有最好资源的DataNodes,如更高性能的CPU、SSD磁盘、内存等资源,这些特殊的Nodes支持索引所有的读、写操作。以便我们在Template中识别和指定,启动参数如下:存储只读数据,并且查询量较少,但用于存储长多时间历史数据的DataNodes,

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只负责路由用户的请求,包括读、写等操作,对内存、网络和CPU要求比较高。本质上,CoordinatingOnlyNodes可以笼统的理解为是一个负载均衡器,或者反向代理,只负责读,本身不写数据,它的配置是:那是不是越多越好呢?在一定范围内是肯定的,但凡事有个度,过了负作用就会突显,太多的话会给集群增加负担。search。remote。connect是禁用跨集群查询,防止在进行集群之间查询时发生二次路由:类似于分布式数据库中的分片原则,将符合规则的数据存储到同一分片。ES通过哈希算法来决定数据存储于哪个Shard:简单的来说,一个查询请求过来以后会查询每个Shard,然后做结果聚合,总的时间大概就是所有Shard查询所消耗的时间之和。会根据Routing查询特定的一个或多个Shard,这样就大大减少了查询时间,

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还有一个好处是对方的某个Node挂掉,自己不受影响。然后在各自的IndexTemplate中指定不同的node。attr。zone即可。如果你的业务遍布全国各地,四海八荒,如果你数据要存储到多个机房,如果你的Index有几万个甚至更多(Index特别多,集群庞大会导致ClusterState信息量特别大,因为ClusterState包含了所有Shard、Index、它存储在每个Node上,这些数据发生变化都会实时同步到所有Node上,当这个数据很大的时候会对集群的性能造成影响)。这些情况下我们会考虑部署多个ESCluster,那我们将如何解决跨集群查询的问题呢?所不同的是Tribe是针对多个ES集群之间的所有节点,TribeNode收到请求广播到相关集群中所有节点,将结果合并处理后返回。表面上看起来TribeNode将多个集群串连成了一个整体,

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来解决最终可能产生群集不均衡的问题,指定这个参数后新的算法如下:很多情况下,指定Routing后会大幅提升查询性能,毕竟查询的Shard只有那么几个,但是如何设置Routing是个难题,可根据业务特性巧妙组合。Index通过横向扩展Shards实现分布式存储,这样可以解决Index大数据存储的问题。但在一个Index变的越来越大,单个Shard也越来越大,查询和存储的速度也越来越慢。考虑到I、O,针对Index每个Node的Shards数最好不超过3个,那面对这样一个庞大的Index,我们是采用更多的Shards,还是更多的Index,我们如何选择?Index的Shards总量也不宜太多,更多的Shards会带来更多的I、O开销,其实答案就已经很明确,除非你能接受长时间的查询等待。Index拆分的思路很简单,

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