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hbase和es检索方案，hbase的检索支持三种方式

IT技术簡介

ES大数据量下的查询优化优化2：补充检索内容 在销售机会查找的业务场景下，用户经常使用产品词、品牌词等进行搜索 。为此，我们首先引入了商标数据 ， 补充检索内容 。
SQL优化的原则是：将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低，即在最短的时间达到最大的数据吞吐量 。
如何优化操作大数据量数据库 下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法 。合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率 。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构 。
一天生成10G日志一般是因为部分应用日志使用不当，很多大数量的日志可以不打，比如大数据量的列表查询接口、报表数据、debug 级别日志等数据是不用上传到日志服务器，这些 即影响日志存储的性能，更影响应用自身性能 。
ES中高级检索(Query)ES官方提供了两中检索方式： 一种是通过 URL 参数进行搜索，另一种是通过 DSL(Domain Specified Language) 进行搜索。
请求参数是请求体传递的 。在Elasticsearch中，请求体的字符集默认为UTF-8 。query string 后边的参数原来越多，搜索条件越来越复杂，不能满足需求 。
百度es的or查询，大多数的博客会告诉你用should ， 但是should应该加在哪儿，有很多的谬误，导致query和实际查询语义不一样 。
和 是无法转义的，它们总是会创建一个范围查询 。
目前常见的大数据存储方式有哪些?不断加密，仓库存储，备份服务-云端 。不断加密，随着企业为保护资产全面开展工作，加密技术成为打击网络威胁的可行途径 。将所有内容转换为代码 ， 使用加密信息，只有收件人可以解码 。
HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库 。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql 。
（2）基于X86架构的存储系统 平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统，前端路数成百上千甚至上万 。一般多采用IPSAN或FCSAN搭建高清视频存储系统 。作为监控平台的重要组成部分，前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中 。
分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间 。但大数据并非真的适合集中式存储架构 。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能 。
（3）AmazonSimpleDB：AmazonSimpleDB是一个非关系型数据存储，它卸下数据库管理的工作 。
分布式文件存储，NoSQL数据库，NewSQL数据库 。分布式文件存储是一种数据存储技术，通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散存储在企业的各个角落 。
ES检索优化实践篇在销售机会查找的业务场景下，用户经常使用产品词、品牌词等进行搜索 。为此，我们首先引入了商标数据 ， 补充检索内容 。
可以从三方面进行优化：JVM性能调优、ES性能调优、控制数据来源 可以从三方面进行优化：JVM 性能调优、ES 性能调优、控制数据来源 第一步是 JVM 调优 。
权衡建索引的性能和检索的时效性，修改以下参数 。倒排词典的索引需要常驻内存，无法GC，需要监控data node上segmentmemory增长趋势 。定期对不再更新的索引做optimize (ES0以后更改为force merge api) 。
优化查询条件，比如按照时间范围检索，每个月一个index，query可以指定到对应的index 另一个思路，应用层优化：缓存预读 对于频繁查询的数据，后台程序在ES启动之后就进行查询，将数据加载到内存 。

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