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Spring data elasticsearch 3.1 大数据集访问手册外更新

错误提示 elasticsearch result window is too large from + size must be less than or equal to 10000 原因 Elasticsearch 默认返回集在10000条以内。 解决办法 如果需要更多的返回值,有2种办法: 调整max_result_window, 好处是沿用现有的访问方式 , repository 和pageable都正常使用,弊端是其实不是官方推荐的方式,会影响速度,带来过大内存消耗。 curl -XPUT "http://localhost:9200/my_index/_settings" -d '{ "index" : { "max_result_window" : 500000 } }' 采用 Scan And Scroll For Big Result Set 英文手册原文 重点是Spring的手册并没有更新,只是代码更新了,3.1里面提到的方法elasticsearchTemplate.scan(searchQuery,1000,false) API里面根本不支持。 为此,我从gi...

突破DBMS局限性,阿里借力Spark提升查询性能

我们知道SQL Server是一款技术上和商业上都很成功的产品,这一次微软选择拥抱Spark大数据生态,着实令人有些惊讶。国内的几款产品也丝毫不落后,阿里云的DRDS、腾讯云TDSQL也都各自推出了与Spark相融合的产品。 今天我们就来谈一谈,如何在数据库这个老生常谈的话题下,借力Spark给数据库带来新的价值。 一、传统数据库的不足 不用多说,MySQL是互联网企业中使用最广泛的数据库。但是MySQL专注于OLTP能力,对复杂的分析型查询并不在行。为什么这么说呢? 这是由MySQL的整个系统设计决定的,MySQL从最初就被设计为每个请求由单线程来处理。之所以这么设计,是因为OLTP查询大多很简单,SELECT多以点查居多,让一个线程来处理已经足够了。 在后来的改进中,MySQL增加了线程池、高低优先级等等,但是仍未改变其本质:一个线程对应一个查询请求。 对于这样的架构,即使增加机器配置,对提升OLAP查询性能也没什么显著帮助,因为无法利用多核并行的能力。 MySQL之上有很多支持水平拆分的分布式方案,能让数据均匀分摊到多个节点上,从而获得Scale Out的能力。以阿里云DRDS(...

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