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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。

处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度.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。

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。

一个搜索请求过来，会分别从各各分片去查询，最后将查询到的数据合并返回给用户。

相关问答

Q1: 国内外著名的互联网公司使用hadoop都做了什么?谈HADOOP在大规模数据...

1、因为MapReduce适合处理数 据很大且适合划分的数据，所以在处理这类数据时就可以用MapReduce做一些过滤，得到基本的向量矩阵，然后通过MPI进一步处理后返回结果，只有整 合技术才能更好地解决问题。

2、共同处理大规模数据：Spark和Hadoop都是设计用于处理大规模数据的框架。它们都可以处理分布式数据，并在集群中执行计算任务。

3、Hadoop是用来开发分布式程序的。Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

4、大数据是结构化或非结构化的多种数据类型的大集合。而 Hadoop则是Apache发布的软件架构，用以分析PB级的非结构化数据，并将其转换成其他应用程序可管理处理的形式。

5、Hadoop在国内的应用主要以互联网公司为主，下面主要介绍大规模使用Hadoop或研究Hadoop的公司。

6、首先Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop 的最常见用法之一是 Web 搜索。

Q2: 存储海量图片数据用mongoDB还是Hbase呢?

1、HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

2、在这种情况下，使用HBase作为存储系统可能是一个很好的选择。HBase可以灵活地存储这些数据，并且可以很容易地扩展存储容量和处理能力。

3、HBase底层采用HDFS作为文件系统，具有高可靠性、高性能。MongoDB是一种支持高性能数据存储的开源文档型数据库。

4、数据库存储：数据库存储用于存储和管理大量的结构化数据。数据库系统通常使用SQL进行操作和管理。常见的数据库系统包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）、非关系型数据库（如MongoDB、Redis）等。

5、MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，其设计目的是提供一种非关系型的数据存储解决方案。

6、HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。HBase被设计用来处理海量数据，并提供高可靠性、高性能的读写操作。

Q3: hadoop课程设计

本课程在兼顾Hadoop课程知识体系完善的前提下，把实际开发中应用最多、最深、最实用的技术抽取出来，通过本课程，你将达到技术的新高点，进入云计算的美好世界。

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