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Elasticsearch 字段类型之 Range 经典应用场景

作者介绍: 李猛(ynuosoft),Elastic-stack 产品深度用户,ES 认证工程师,2012 年接触 Elasticsearch,对 Elastic-Stack 开发、架构、运维等方面有深入体验,实践过多种 Elasticsearch 项目,最暴力的大数据分析应用,最复杂的业务系统应用;业余为企业提供 Elastic-stack 咨询培训以及调优实施。 现状背景 背景需求 产品信息,数据量在几个 TB 级以上,每种工业产品都有大量的标签信息,标签信息多数属于数值类型,且是属于范围那种数据,如某安防头盔尺寸是 L 码,配合适合范围55cm~65cm,对于此种数据查询,若标签属性较少,还可以走传统的数据库索引查询,若标签属性很多,则显然很吃力。 原有方案 企业技术负责人入行IT很早,原始的技术栈组合是 Sqlserver+Clucene 组合,原始工业产品信息存储在数据库中,搜索查询走 Clucene,有很多问题,如下: • 自主包装 Clucene 核心库,框架与业务代码深度耦合,单次需求变更都需要发布版本,不具备稳定性• 索引实时更新几乎没有,属于离线更新,且更新一次周期...

【最佳实践】Elasticsearch Snapshot 备份的使用方法

作者介绍 魏彬,普翔科技 CTO,开源软件爱好者,中国第一位 Elastic 认证工程师,《Elastic日报》和 《ElasticTalk》社区项目发起人,被 elastic 中国公司授予 2019 年度合作伙伴架构师特别贡献奖。对 Elasticsearch、Kibana、Beats、Logstash、Grafana 等开源软件有丰富的实践经验,为零售、金融、保险、证券、科技等众多行业的客户提供过咨询和培训服务,帮助客户在实际业务中找准开源软件的定位,实现从 0 到 1 的落地、从 1 到 N 的拓展,产生实际的业务价值。 常见的数据库都会提供备份的机制,以解决在数据库无法使用的情况下,可以开启新的实例,然后通过备份来恢复数据减少损失。虽然 Elasticsearch 有良好的容灾性,但由于以下原因,其依然需要备份机制。 1、数据灾备。在整个集群无法正常工作时,可以及时从备份中恢复数据。 2、归档数据。随着数据的积累,比如日志类的数据,集群的存储压力会越来越大,不管是内存还是磁盘都要承担数据增多带来的压力,此时我们往往会选择只保留最近一段时间的数据,比如1个月,而将1个月之前的数据...

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