Es查询比redis快的简单介绍

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redis和pg库查询速度

1、redis存取对象速度为单个实例的QPS能够达到10W左右。根据查询相关公开信息显示，Redis作为内存数据库，拥有非常高的性能，Redis在写入数据时，需要为新的数据分配内存，当从Redis中删除数据时，它会释放对应的内存空间。

2、Redis提高数据库容量的办法有两种：一种是可以将数据分割到多个Redis Server上；另一种是使用虚拟内存把那些不经常访问的数据交换到磁盘上。需要特别注意的是Redis并没有使用OS提供的Swap，而是自己实现。

3、Redis是纯内存数据库，一般都是简单的存取操作，线程占用的时间很多，时间的花费主要集中在IO上，所以读取速度快。

4、要是直接从数据库查询，那么一天就要多消耗100万次数据库请求。

5、纯内存数据库，如果只是简单的 key-value，内存不是瓶颈。一般情况下，hash 查找可以达到每秒数百万次的数量级。瓶颈在于网络 IO 上。

6、Redis缓存机制主要作用在于提高数据访问速度、减轻数据库压力、提高系统性能。

Q1: ElasticSearch性能优化实践(JVM调优+ES调优)

1、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。

2、经过沟通，发现用户的使用姿势是filebeat+kafka+logstash+elasticsearch，当前已经在kafka中存储了有10天的日志数据，启动了20台logstash进行消费，logstash的batch size也调到了5000，性能瓶颈是在ES这一侧。

3、虽然ES 对 gateway 使用 NFS，iscsi 等共享存储的方式极力反对，但是对于较大量级的索引的副本数据，ES 从 5 版本开始，还是提供了一种节约成本又不特别影响性能的方式：影子副本(shadow replica)。

4、索引优化主要是在 Elasticsearch 插入层面优化，如果瓶颈不在这块，而是在产生数据部分，比如 DB 或者 Hadoop 上，那么优化方向就需要改变下。

5、a) JVM内存设置不要超过机器的一半内存，并且不超过32G。

Q2: redisjson与es的优缺点

作为同是分布式架构的redis和es集群，两者的理念相同，都是为了解决高可用，提高容灾能力。但两者在具体设计方面还是有些许差异。

es是相比redis更加智能的加速层，不作为直接存储机制，这一点和很多数据库的缓，实践过多种ES项目，最暴力的大数据分析应用，最复杂的业务系统应用。

优点：易于开发和维护：一项服务只关注一项特定的业务功能，业务清晰，代码量少。微型服务的优点：易于开发和维护：一项服务只关注一项特定的业务功能，业务清晰，代码量少。开发维护单项微服务相当简单。

推荐：《redis视频教程》字符串(strings)：存储整数（比如计数器）和字符串（废话。

Q3: 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。

因为游戏业务本身的日志数据量非常大(写入峰值在100w qps)，在服务客户的几个月中，踩了不少坑，经过数次优化与调整，把客户的ES集群调整的比较稳定，避免了在业务高峰时客户集群的读写异常，并且降低了客户的资金成本和使用成本。

对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

Q4: 比较redis和es集群的区别

1、es是相比redis更加智能的加速层，不作为直接存储机制，这一点和很多数据库的缓，实践过多种ES项目，最暴力的大数据分析应用，最复杂的业务系统应用。

2、redisjson优点：速度快，完全基于内存，使用C语言实现，网络层使用epoll解决高并发问题。缺点：短时间内大量增加数据，可能导致内存不够用。

3、集群至少需要3主3从，且每个实例使用不同的配置文件，主从不用配置，集群会自己选。cluster是为了解决单机Redis容量有限的问题，将数据按一定的规则分配到多台机器。集群模式提高并发量。

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