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elasticsearch可以代替NoSQL嗎
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我們使用Elasticsearch存儲的文檔數量接近50億（算上1份復制，接近100億文檔），總共10個數據節點和2個元數據節點（48GB內存，8核心CPU，ES使用內存達到70%），每天的文檔增量大概是3000W條（速度持續增加中）。目前來看，單個文檔的查詢效率基本處于實時狀態；對于1到2周的數據的聚合統計操作也可以在10秒之內返回結果。
功能強大的文本編輯器 EmEditor Professional v20.9.2 多語中文綠色版
軟件大?。?/p>
8.1MB
更新時間：
2021-07-25
如何用EmEditor快速去掉文件中所有的空行？
1、打開事先準備好的Test.txt，里面的內容是從百度知道拷貝出來的，可以看到里面有很多的空行。
2、點擊菜單欄的“搜索”-“在文件中替換”，打開“在文件中替換”對話框。
3、在“在文件中替換”對話框中，在“查找”下面的輸入框中輸入：^[\s\t]*，在“替換為”下面的輸入框什么也不輸入，然后勾選下面的“使用正則表達式”復選框，然后點擊“全部替換”。
4、這時候可能會彈出一個提示對原文件進行備份的警告框，無視之，點擊“是”按鈕。
5、替換完成以后，EmEditor會提示重新文件有更新，是否重新載入文件。點擊“是”按鈕。
6、可以看到文件內容中的空行不再出現，變得非常整潔美觀。
我們使用Elasticsearch存儲的文檔數量接近50億（算上1份復制，接近
100億文檔），總共10個數據節點和2個元數據節點（48GB內存，8核心CPU，ES使用內存達到70%），每天的文檔增量大概是3000W條（速度
持續增加中）。目前來看，單個文檔的查詢效率基本處于實時狀態；對于1到2周的數據的聚合統計操作也可以在10秒之內返回結果。
但是，還有提升的空間：
1. 對于查詢單條數據的應用場景來說，我們可以使用ES的路由機制，將同一索引內的具有相同特征（比如具有相同的userid）的文檔全部存儲于一個節點上，這樣我們之后的查詢都可以直接定位到這個節點上，而不用將查詢廣播道所有的節點上；
2. 隨著數據節點的增加，適當增加分片數量，提升系統的分布水平，也可以通過分而治之的方式優化查詢性能；
個人以為Elasticsearch作為內部存儲來說還是不錯的，效率也基本能夠滿足，在某些方面替代傳統DB也是可以的，前提是你的業務不對操作的事
性務有特殊要求；而權限管理也不用那么細，因為ES的權限這塊還不完善。由于我們對ES的應用場景僅僅是在于對某段時間內的數據聚合操作，沒有大量的單文
檔請求（比如通過userid來找到一個用戶的文檔，類似于NoSQL的應用場景），所以能否替代NoSQL還需要各位自己的測試。如果讓我選擇的話，我
會嘗試使用ES來替代傳統的NoSQL，因為它的橫向擴展機制太方便了。
我們使用Elasticsearch存儲的文檔數量接近50億（算上1份復制，接近
100億文檔），總共10個數據節點和2個元數據節點（48GB內存，8核心CPU，ES使用內存達到70%），每天的文檔增量大概是3000W條（速度
持續增加中）。目前來看，單個文檔的查詢效率基本處于實時狀態；對于1到2周的數據的聚合統計操作也可以在10秒之內返回結果。
但是，還有提升的空間：
1. 對于查詢單條數據的應用場景來說，我們可以使用ES的路由機制，將同一索引內的具有相同特征（比如具有相同的userid）的文檔全部存儲于一個節點上，這樣我們之后的查詢都可以直接定位到這個節點上，而不用將查詢廣播道所有的節點上；
2. 隨著數據節點的增加，適當增加分片數量，提升系統的分布水平，也可以通過分而治之的方式優化查詢性能；
個人以為Elasticsearch作為內部存儲來說還是不錯的，效率也基本能夠滿足，在某些方面替代傳統DB也是可以的，前提是你的業務不對操作的事
性務有特殊要求；而權限管理也不用那么細，因為ES的權限這塊還不完善。由于我們對ES的應用場景僅僅是在于對某段時間內的數據聚合操作，沒有大量的單文
檔請求（比如通過userid來找到一個用戶的文檔，類似于NoSQL的應用場景），所以能否替代NoSQL還需要各位自己的測試。如果讓我選擇的話，我
會嘗試使用ES來替代傳統的NoSQL，因為它的橫向擴展機制太方便了。
你把替換的文件把名字改成原文件的名字，再移動到原文件的文件位置，選擇覆蓋。
把替換的文件把名字改成原文件的名字，再移動到原文件的文件位置，選擇覆蓋即可。
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