對比 elasticsearch 和 mysql

minimum_master_nodes引數確保過半選舉決定機制

routing_factor = num_routing_shards / num_primary_shards
shard_num = (hash(_routing) % num_routing_shards) / routing_factor

 指定路由分片：

my-index-000001/_doc/1?routing=user1&refresh=true

filesystem cache, request cahce, query cache

所有cache都是基於node

分片大小 幾g ~ 幾十g， time based data， 20g ~ 40g

分片數量，每g記憶體小於20分片

shard越多，維護索引成本越高

shard越大，rebalance越慢

倒排表，fst

正向檔案，分塊 + 壓縮

DocValues, 對映檔案 + 壓縮

預設mmapfs，採用記憶體對映方式存取檔案，也支援其他的檔案系統，比如fs, niofs, hybirdfs

es在寫入之前會先將資料寫入到translog，用來對異常情況進恢復

flush，lucene 進行提交，並且同時重新開啟一段 translog

index.translog.sync_interval，持久化translog 間隔，5s

index.translog.flush_threshold_size， flush translog閾值大小，512m

redo log採用的是WAL（Write-ahead logging，預寫式紀錄檔），所有修改先寫入紀錄檔，再更新到Buffer Pool，保證了資料不會因MySQL宕機而丟失，從而滿足了永續性要求

從記憶體快取寫入磁碟快取memorybuffer -> filesystem cache（refresh）

刷盤，filesystem cache -> disk ( flush)

定時觸發或者 translog > 512M

buffer pool -> disk

當redo log滿了，或者buffer pool空間不足

snapshot

mysqldump -u root -h host -p --all-databases > backdb.sql

比如 index.search.slowlog.threshold.query.warn: 10s

int, data, varchar

analyzer，分詞器

index，是否被索引，沒有被索引的欄位不可查詢

fielddata，如果想對text型別的欄位進行聚合，排序，或者執行指令碼，就必須設定fielddata屬性

doc_values，將_source 轉化為表結構放在磁碟上，方便聚合，排序，或者指令碼操作，預設支援除了text型別的所有型別

...

主鍵索引, 可空，唯一值，自增，預設值

設定 query timeout

set wait_timeout = 10

es查詢需要區分query context， 還是 filter context，前者會進行打分，後者只進行過濾

不需要區分

比如match，match_phrase

不支援

使用script 建立臨時欄位

語法支援 select concat (a, b) as c

比如term, terms, ids, exists

語法支援

比如histogram aggs，terms aggs

group by

avg, max, min, sum ,count, cardinality aggs，percentile aggs

from + size （不適合深分頁，有去重問題）

search_after + PIT （推薦）

scroll (不適合深分頁)

limit + size

或者進行條件關聯，書籤

{
  "profile": true,
  "query" : {
    "match" : { "message" : "GET /search" }
  }
}