elasticsearch 多索引查询排序 swift6.0新特性？
swift6.0新特性？
一、无宕机升级：
使之还能够从5的第一个版本滚动起来升级到6的那一个版本，不是需要集群的完整关机重启。无宕机下载升级，无缝拼接滚动起来升级。
二、跨多个Elasticsearch群集搜索
和以前一般，Elasticsearch6.0能读取数据在5.x中创建家族的Indices，但不能读取文件在2.x中修改的Indices
三、迁移助手
KibanaX-Pack插件能提供了一个简单点用户界面，可解决原先索引旧Indices，和将Kibana、Security和Watcher索引你升级到6.0。
四、在用序列号速度更快地重新启动和还原
6.0版本中最大的一个新特性那是序列ID，它不允许实现不能操作的分片恢复。
五、可以使用排序索引慢了网站查询
按照索引排序，如果能收集到足够的命中等级，搜索就可以终止。
六、稀疏区域设计改进
elasticsearch存储结构？
基于条件lucene的存储结构
Lucene是一个功能强大的搜索库，不过基于Lucene参与开发比较好奇怪。ElasticSearch是实现lucene开发的搜索引擎，提供给了更简单易用的API。
索引只不过是lucene中的概念，一个索引由多个索引段近似，大部分的场景是写一次，读过。当满足某些条件时，多个索引段会胸壁痛成一个更大的索引段。索引段的减少有助搜索效率的提高(可能会是lucene内部原理判断的)，不过不稳定的段合并会影响大性能。
Elasticsearch中的你每次可以刷新都会新创建战队一个段，新创建家族的段里面的数据在下第二次刷新之前是不会被搜索到的。ES的段单独设置是在后台并且的。
如何设计每秒十万查询的高并发架构？
简单的方法回顾帮一下忙，整个架构右侧部分演进到的那个程度，其实早相当的还好了，而且百亿流量，最大速度十万级并发写入到的场景，可以使用MQ临时限流削峰、分布式网络KV集群给抗住了。随后建议使用了算出与储存分离的架构，那里Slave换算节点会负责提纯数据到内存中，设计和实现自研的SQL内存算出引擎能完成算出。同时采用了数据动静分离的架构，动态和静态数据全部缓存，闪图数据自动分离提取，保证了尽可能会把网络跪请开销减少到最底。
别外，自研的分布式系统架构，除了数据分片和计算任务分布式执行、弹性资源调度、分布式高容错机制、主备一键切换机制，都能绝对的保证整套系统的正二十边形按需扩容，高性能、高可用的的运行。
下一步怎么办，咱们得来做研究做研究架构里左侧的部分了。
二、日臻胀大的离线状态计算结果
反正大家会特别注意到，在左侧也有一个MySQL，那个MySQL就是用处盛载实时计算结果和不联网计算出结果放进里面分类汇总的。
终端的商家用户就可以不随意地的查询MySQL里的数据分析结果，勉力支撑自己的决策，他这个可以看当天的数据分析报告，也可以不看历史上任何一段时期内的数据分析报告。
可是那个MySQL在早期可能不过那些，因为当然能保存在这个MySQL里的数据量相对要小那些，不过是计算后的一些结果只不过。不过到了中后期，这个MySQL但也岌岌可危了。
给大家举一个例子，离线状态计算链路里，如果早上增量数据是1000万，这样的话每隔一天可以计算完以后的结果差不多只有一50万，每隔一天50万新增数据放入后MySQL，其实那就是可以接受的。
只不过如果不是每天晚上增量数据是10亿，这样的话每天晚上算出完以后的结果大概会是千万级，你可以算他是可以计算结果有5000万条数据吧，早上5000万增量数据写入到左侧的MySQL中，你总觉得是啥感觉？
是可以给大家告诉我系统当时的情况，基本上就是，单台MySQL服务器的磁盘存储空间很快地还得将近满掉，不过单表数据量都是几亿、甚至于十亿的级别。
这种量级的单表数据量，你都觉得用户可以查询数据分析报告的时候，亲身体验能好么？基本都当时三次去查询也是几秒钟的级别。很慢。
殊不知，出现过用户三次可以查询要十秒的级别，甚至几十秒，上分钟的级别。很崩散，用户体验非常差，仍旧达不出来需要付费产品的级别。
所以可以解决了右侧的存储和换算的问题之后，左侧的可以查询的问题也迫在眉睫。新一轮的重构，迫在眉睫！
三、分库分表读写分离
是需要应该是老把戏，分库分表读写分离，这个基本都是实现MySQL的架构中，必经之路了，况且率先实施出声难度并非特别的高，但速度较快，效果比较特别显著。
整个的思路和之前第一篇文章（《大型系统架构演进之如何支撑百亿级数据的存储与计算》）讲的基本都一致。
说白了，是分库后，每台主库是可以盛载部分写入到压力，单库的写并发会会降低；如果你是是单个主库的磁盘空间可以不降底负载的数据量，不至于迅速就满了；
而分表之后，单个数据表的数据量这个可以会降低到百万级别，这个是勉力支撑海量数据以及能保证更高性能的最佳实践，基本两三百万的单表数据量级那就合理的。
然后读写分离之后，就是可以将单库的读写负载压力只是分离到主库和从库多台机器上去，主库就盛载写负载电流，从库就盛载读负载端，这样尽量避免单库所在的位置机器的读写负载过热，导致CPU电源输出、IO负载电流、网络负载过低，最后搞得数据库机器宕机。
必须这么大重构再看看数据库层面的架构之后，效果就好的多了。是因为单表数据量会降低了，那么用户可以查询的性能换取很大的提升，都差不多也可以达到1秒以内的效果。
四、每秒10万去查询的高并发挑战
上面那套初步的分库分表读写分离的架构确实能支撑了一段时间，但慢慢的的那套架构又被人发现出来了弊端进去了，而且商家用户是开了数据分析页面之后，页面上有js脚本会每隔几秒钟就发送第二次请求到后端来运行程序哪个网站的数据分析结果。
此时就有一个问题了，逐渐地的查询MySQL的压力越来越大，基本都可预见的范围是朝那最大速度10级别去走。
但是我们分析什么了帮一下忙，反正99%的查询，全是页面JS脚本不自动口中发出重新登陆当日数据的查询。只能1%的查询是对于昨天以前的历史数据，用户不自动更改去查询范围当时查询的。
但是现在的这个架构之下，我们是把当日实时数据计算出结果（代表上帝了热数据）和历史离线换算结果（属於了冷数据）都放在旁边相互的，因为大家可以不想像之中帮一下忙，热数据和冷数据放进一同，然后把对热数据的高并发可以查询占到了99%，那这样的架构还合理不吗？
不过不合不合理，我们要再一次被重构应用架构。
五、数据的冷热分离架构
因为上列说过的问题，很确实去做的一个架构重构那就是热和冷数据只是分离。也就是说，将今日实时计算不出来的热数据放进一个MySQL集群里，将离线模式计算出出的冷数据放在另外一个MySQL集群里。
接着开发一个数据查询平台，标准封装底层的多个MySQL集群，据可以查询条件动态路由到热数据存储或者是冷数据存储。
按照这个步骤的重构，我们就也可以快速有效的将热数据存储中单表的数据量减低到更少更少，有的单表数据量可能会就几十万，因为将离线换算的大量数据结果从表里剥离出去后了，放在另外一个集群里去。此时大家可以想象，效果当然了是要好了。
毕竟热数据的单表数据量下降了很多，当时的一个最很明显的效果，就是用户99%的查询是针对热数据存储展开的，性能从原来是的1秒左右降底到了200毫秒以内，用户体验提升到，大家觉得好些了。
六、自研ElasticsearchHBase纯内存的查询引擎
微服务化到这里，虽然好像听说还比较好，只不过其实问题我还是很多。因为到了这个阶段，系统遇见了另外一个相对严重点的问题：冷数据存储，如果几乎用MySQL来盛载是很不靠谱不的。冷数据的数据量是日增长断的提高，并且增速一下子，每天都再新增几千万。
并且你的MySQL服务器可以说独自面对不断地的需要扩容的问题，并且如果不是为了勉强支撑这1%的冷数据查询各位，断的的内存量增加高配置的MySQL服务器，大家感觉靠谱么？
肯定是不合适的！
要明白了，大量分库分表后，MySQL大量的库和表维护起来是蛮麻烦您的，直接修改个字段？加个索引？这全是那一场麻烦的话事儿。
再者，只不过对冷数据的查询，一般大都因为大量数据的查询，诸如用户会你选择过去几个月，甚至一年的数据参与分析查询，此时假如纯用MySQL那就挺灾难性的。
因为当时肯定突然发现，针对海量数据场景下，下子去查询讲几个月或则几年的数据，性能是极差的，应该很难搞成几秒钟甚至还几十秒才出结果。
因此对于这个冷数据的存储和去查询的问题，我们终于选择了自研一套实现NoSQL来存储，然后把基于NoSQL内存的SQL计算引擎。
具体来说，我们会将冷数据完全常规ESHBase来通过存储，ES中比较多贮放要对冷数据通过筛选后的各种条件索引，例如日期和各种维度的数据，然后HBase中会存放全量的数据字段。
毕竟ES和HBase的原生SQL支持什么都可能不太好，所以我们然后自研了另外一套SQL引擎，一类意见这种特定的事件的场景，那是基本上是没有多表关联，那就是对单个数据集参与查询和分析，后再意见NoSQL存储内存换算。
这里有一个先决条件，那就是如果不是要你做到对冷数据所有的是单表类的数据集查询，需要要在冷数据刚刚进入NoSQL存储的时候，所有基于组件ES和HBase的特性做到多表入库关联，进数据存储就全部可以做成大宽表的状态，将数据关联彻底上推到入库后时能完成，而不是在查询时进行。
对冷数据的查询，我们自研的SQL引擎是需要会参照各种where条件先走ES的分布式集高性能索引网站查询，ES可以对于海量数据低功耗的数据库检索出去是需要的那部分数据，这个过程用ES做是最比较合适的。
随后是将检索到进去的数据随机的完整的各个数据字段，从HBase里提取出，拼接成完成的数据。
然后那就是将这份数据集装在内存里，接受古怪的函数计算、分组情况聚合以及排序等不能操作。
本案所涉操作，全部实现自研的针对这个场景的查询引擎能完成，底层基于Elasticsearch、HBase、纯内存来基于。
七、实时地数据存储化入缓存集群
行了，到此结束吧，冷数据的海量数据存储、更高性能网站查询的问题，就可以解决了。随即回过身来看一下当日实时数据的查询，反正实时数据的日日计算出结果不可能少，而且读取并发应该不会不光特别的高，一秒内上万也就不多了。
并且这个背景下，那就是用MySQL分库分表来能支撑数据的写入、存储和查询，都绝对没问题。
不过有一个小问题，是说每个商家的实时数据其实也不是正常的变更的，在一段时间内，可能想也没变化，因此不不需要高并发各位，每秒10万级别的全部落地到数据库层面吧？要全部落地之前到数据库层面，那可能要给每个主库武器挂载很多从库来勉强支撑高并发读。
而这里我们分解重组了一个缓存集群，实时数据每次来更新完后写入文件的时候，大都写数据库集群同时还写缓存集群的，是双写的。
然后把网上查询的时候是优先权从缓存集群来走，此时基本都以上的高并发可以查询都走缓存集群了，后再只有一10%的查询会从空中落下到数据库集群。
八、阶段性总结
再说，结束了，这个架构基本左边也都重构之后：
热数据实现缓存集群数据库集群来容纳高并发的每秒十万级别的查询冷数据设计和实现ESHBase内存可以计算的自研网上查询引擎来抵挡海量数据存储包括集高性能网站查询。经实践，整个效果非常的好。用户对热数据的查询基本上多是几十毫秒的响应速度，对冷数据的查询都差不多都是200毫秒以内的响应速度。
九、下一阶段的展望
反正微服务化到这里早很容易了，只不过可那这么大几张图，里面涉及到无数的细节和技术方案的落地，需要一个团队耗费至少1年的时间才能你做到这个程度。
只不过接下来的，我们要遇上的，那就是高可用的问题，是因为付费级的产品，我们可以要绝对的保证暴高的可用性，99.99%的可用性，甚至还是99.999%的可用性。
但是越是古怪的系统，越不容易又出现问题，填写的高可用架构就越是急切无比
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