有个人长的像洋葱,走着走着就哭了…….

elsticsearch 集群 计划任务在每日凌晨从其他数据源同步数据后的段合并优化策略

Elasticsearch | 作者 cronous | 发布于2018年11月01日 | 阅读数:1932

目前集群下的某一索引在业务场景上不能进行拆分,在分片策略上已经预估了每个分片5年内数据增量并进行了划分,计划任务在每日凌晨从其他数据源同步数据批量写入这一索引中(包含新增和更新),这样随着时间的积累,集群中每个数据节点的segment的数量一定积累很多,为了防止查询性能的下降,考虑按照一定周期进行强制段合并,但是段合并是一种非常消耗资源的处理方式,请问除了强制段合并,有没有其他方式对集群中的段合并策略进行优化的方法吗?
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zqc0512 - andy zhou

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translog
好像只有foremegre
 

Dapor

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curl -XPUT /index_name/_settings -d'
 { "settings": { "index.merge.policy.max_merge_at_once": 10, "index.merge.scheduler.max_thread_count": 10, "index.merge.scheduler.max_merge_count": 10, "index.merge.policy.floor_segment": "100mb", "index.merge.policy.segments_per_tier": 25, "index.merge.policy.max_merged_segment": "10gb" } 
}
不同版本可能有区别 自行斟酌

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