大数据量
logstash导入mysql上亿级别数据的效率问题
Logstash • Jea 回复了问题 • 14 人关注 • 7 个回复 • 20851 次浏览 • 2019-03-08 17:33
内存溢出问题
Elasticsearch • jianjianhe 回复了问题 • 6 人关注 • 4 个回复 • 8891 次浏览 • 2018-06-04 11:32
大规模数据es 1.x如何迁移升级到5.x
Elasticsearch • laoyang360 回复了问题 • 5 人关注 • 2 个回复 • 3554 次浏览 • 2018-02-11 19:47
我也遇到你同样问题，可以这么解决：
1.给updated_ts时间字段加上索引。
2.分批处理原则
（1）你的SQL：每批处理100000个
SELECT a.party_id AS id ,a.* FROM PARTY_ALL_1 a WHERE a.upd... 显示全部 »
1.给updated_ts时间字段加上索引。
2.分批处理原则
（1）你的SQL：每批处理100000个
SELECT a.party_id AS id ,a.* FROM PARTY_ALL_1 a WHERE a.upd... 显示全部 »
我也遇到你同样问题，可以这么解决：
1.给updated_ts时间字段加上索引。
2.分批处理原则
（1）你的SQL：每批处理100000个
SELECT a.party_id AS id ,a.* FROM PARTY_ALL_1 a WHERE a.updated_ts > '2011-11-17 13:23:58' order by a.updated_ts asc LIMIT 100000;
（2）logstash分页的时候每次处理50000个
SELECT * FROM (SELECT a.party_id AS id ,a.* FROM PARTY_ALL_1 a WHERE a.updated_ts > '2011-11-17 13:23:58' order by a.updated_ts asc LIMIT 100000) AS `t1` LIMIT 50000 OFFSET 0;
SELECT * FROM (SELECT a.party_id AS id ,a.* FROM PARTY_ALL_1 a WHERE a.updated_ts > '2011-11-17 13:23:58' order by a.updated_ts asc LIMIT 100000) AS `t1` LIMIT 50000 OFFSET 50000;
(3)处理两次就写一个最后一条记录的updated_ts时间到指定文件。下一个定时任务启动的时候进行循环处理就行，因为每批处理updated_ts都会改变
1.给updated_ts时间字段加上索引。
2.分批处理原则
（1）你的SQL：每批处理100000个
SELECT a.party_id AS id ,a.* FROM PARTY_ALL_1 a WHERE a.updated_ts > '2011-11-17 13:23:58' order by a.updated_ts asc LIMIT 100000;
（2）logstash分页的时候每次处理50000个
SELECT * FROM (SELECT a.party_id AS id ,a.* FROM PARTY_ALL_1 a WHERE a.updated_ts > '2011-11-17 13:23:58' order by a.updated_ts asc LIMIT 100000) AS `t1` LIMIT 50000 OFFSET 0;
SELECT * FROM (SELECT a.party_id AS id ,a.* FROM PARTY_ALL_1 a WHERE a.updated_ts > '2011-11-17 13:23:58' order by a.updated_ts asc LIMIT 100000) AS `t1` LIMIT 50000 OFFSET 50000;
(3)处理两次就写一个最后一条记录的updated_ts时间到指定文件。下一个定时任务启动的时候进行循环处理就行，因为每批处理updated_ts都会改变
大规模数据es 1.x如何迁移升级到5.x
回复Elasticsearch • laoyang360 回复了问题 • 5 人关注 • 2 个回复 • 3554 次浏览 • 2018-02-11 19:47
