基于容量估算主要问题：每天将索引多少原始数据（GB）？保留数据多少天？原始数据膨胀率您将强制执行多少个副本分片？您将为每个数据节点分配多少内存？您的内存:数据比例是多少？原则保留 +15% 以保持在磁盘水位以下。保留 +5% 用于误差和后台活动的余量。保留相当于一个数据节点的资源来处理故障。公式：总数据量 GB = 原始数据 GB/天 * 保留天数 * 膨胀率 * (副本数 + 1)总存储 GB
环境准备启动 Easysearch 服务:# Make sure your vm.max_map_count meets the requirement sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144 docker run -it --rm -p 9200:9200 \ -e "discovery.type=single-node" \
摘要为了验证当前集群经常出现索引超时以及请求拒绝的问题，现模拟线上集群环境及索引设置，通过压测工具随机生成测试数据，针对当前的 850 个分片的索引，以及减半之后的索引，以及更小分片索引的写入进行压测，使用不同的并发、不同的批次大小来观察索引的吞吐情况，并记录写入队列的堆积情况，用来分析分片数、批次数对写入的影响，从而确定后续的优化方案。压测场景Elasticsearch 版本 v7.7.1, 共
本文主要介绍在国产操作系统 Kylin V10 (Lance)-aarch64 上安装单机版 Easysearch/Console/Agent/Gateway/Loadgen
在海量日志存储场景中，索引膨胀率是一个关键指标，直接影响存储成本和查询性能。它表示原始数据与索引数据在磁盘上所占空间的比率。较高的索引膨胀率不仅增加了存储成本，而且可能会影响查询速度，尤其是在 I/O 密集型的查询中。因此，我们需要密切关注和优化索引膨胀率。接下来，我们将比较 Elasticsearch 和 Easysearch 在处理相同数据时的索引膨胀率。
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