es写入优化,es写入优化方案

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于es写入优化的问题，于是小编就整理了3个相关介绍es写入优化的解答，让我们一起看看吧。如何保证es批量更新不丢失数据？es每秒写...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于es写入优化的问题，于是小编就整理了3个相关介绍es写入优化的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何保证es批量更新不丢失数据？
2. es每秒写入多少数据？
3. es单次写入数据不能超过多少m？

如何保证es批量更新不丢失数据？

您好，保证es批量更新不丢失数据的方法有以下几种：

1. 使用bulk API：bulk API是es提供的一个批量操作API，可以一次性提交多个请求，从而减少网络延迟和提高效率。在使用bulk API时，可以设置参数来保证数据的完整性，如设置重试次数、超时时间等。

2. 设置refresh参数：在执行bulk操作时，可以设置refresh参数为true，这样会在每个操作之后立即刷新索引，从而保证数据的实时性和完整性。

3. 使用乐观并发控制：es支持乐观并发控制机制，每个文档都有一个_version号，当多个客户端同时操作同一个文档时，通过比较_version号来判断是否有冲突，从而保证数据的一致性。

4. 定期备份数据：定期备份数据可以在数据丢失时恢复数据，从而保证数据的完整性。可以使用es的snapshot和restore API来实现数据备份和恢复。

要保证ES批量更新不丢失数据，可以***用以下措施：

1.配置正确的刷新间隔。通过配置适当的刷新间隔，让数据在写入ES后立即变为可用，避免由于延迟导致数据丢失。

2.使用乐观并发控制方式。在更新文档时使用版本控制方式，保证多个请求同时更新同一文档时仅有一个请求生效，避免数据丢失。

3.优化批量更新方式。尽量使用bulk API来进行批量更新，而非使用多个单独请求，可以降低网络负载和延迟，减少冲突和丢失数据的可能性。

4.使用集群模式。通过搭建多节点的ES集群，实现数据的高可用性和冗余备份，避免单点故障导致数据丢失。

5.备份数据。定期备份ES数据，以防止意外数据丢失和损坏，能更好的保障数据的安全性和完整性。

es每秒写入多少数据？

机器24 cpu 128G 内存，es和logstash全部在同一台机器上，es和logstash分别分配最大堆内存32和16G，1800万左右的日志，全部默认配置，logstash 大约20分钟写入完成，这个速度正常吗？而且写入过程中cpu基本全部跑满，每秒大约1万5的写入

es单次写入数据不能超过多少m？

在Elasticsearch（ES）中，单次写入的数据大小是有限制的。这个限制取决于多个因素，包括Elasticsearch的版本、配置设置以及网络环境。截至2023，默认的***请求大小限制通常设置在100MB左右，但这个值是可以配置的。

具体来说，Elasticsearch中的两个主要配置参数控制着单次请求的大小：

1. `***.max_content_length`：这个设置控制着***请求体的最大大小。默认值通常是100MB。

2. `index.mapping.total_fields.limit`：这个设置限制了单个文档可以拥有的字段总数。这间接影响了单个文档的大小，因为文档大小通常与字段数量和内容有关。

如果您需要写入超过默认大小限制的数据，您可以修改Elasticsearch的配置文件（如`elasticsearch.yml`），并增加`***.max_content_length`的值。例如：

```

***.max_content_length: 200mb

```

请记住，增加这个值可能会导致Elasticsearch消耗更多的内存和CPU资源。此外，网络环境和客户端的配置也可能限制请求的大小，因此在调整设置时需要考虑到这些因素。

在实际操作中，即使可以增加请求大小限制，为了性能和可靠性考虑，通常建议将大文档分解为更小的部分，或者使用Elasticsearch提供的批量处理（Bulk API）来分批写入数据。这样可以减少单次请求的大小，提高写入效率。

到此，以上就是小编对于es写入优化的问题就介绍到这了，希望介绍关于es写入优化的3点解答对大家有用。