Shards REALANCE ELASTICSEARCE

Apa itu penyeimbangan kembali di Elasticsearch?
Bagaimana cara mengurangi pecahan di elasticsearch?
Bagaimana Anda mengubah pecahan di elasticsearch?
Bagaimana penyeimbangan kembali selesai?
Apakah penyeimbangan kembali lebih baik daripada memegang?
Apakah penyeimbangan kembali benar -benar diperlukan?
Apakah baik untuk menyeimbangkan kembali?
Berapa banyak pecahan yang direkomendasikan untuk Elasticsearch?
Berapa ukuran pecahan yang ideal di Elasticsearch?
Berapakah jumlah maksimum pecahan per node?
Bagaimana Anda secara manual menyeimbangkan?
Bagaimana cara meningkatkan pekar dalam indeks yang ada?
Bisakah kita mengubah jumlah pecahan di Elasticsearch?
Apa itu band penyeimbangan kembali?
Apa aturan 5 25 untuk penyeimbangan kembali?
Apakah itu ide yang bagus untuk diseimbangkan kembali?
Apakah penyeimbangan kembali benar -benar diperlukan?

Apa itu penyeimbangan kembali di Elasticsearch?

Elasticsearch menjalankan proses otomatis yang disebut penyeimbangan kembali yang menggerakkan pecahan di antara node di cluster Anda untuk meningkatkan keseimbangannya.

Bagaimana cara mengurangi pecahan di elasticsearch?

Jika Anda menggunakan nama indeks berbasis waktu, misalnya indeks harian untuk logging, dan Anda tidak memiliki data yang cukup, cara yang baik untuk mengurangi jumlah pecahan adalah dengan beralih ke pola mingguan atau bulanan. Anda juga dapat mengelompokkan indeks baca-saja lama., pada bulan, kuartal atau tahun.

Bagaimana Anda mengubah pecahan di elasticsearch?

Setelah Anda mengatur jumlah pecahan untuk indeks di Elasticsearch, Anda tidak dapat mengubahnya. Anda perlu membuat indeks baru dengan jumlah pecahan yang diinginkan, dan tergantung pada kasus penggunaan Anda, Anda mungkin ingin mentransfer data ke indeks baru.

Bagaimana penyeimbangan kembali selesai?

Penyeimbangan ulang melibatkan pembelian atau penjualan aset secara berkala dalam portofolio untuk mendapatkan kembali dan mempertahankan tingkat alokasi aset yang asli dan diinginkan. Ambil portofolio dengan alokasi aset target asli 50% saham dan 50% obligasi.

Apakah penyeimbangan kembali lebih baik daripada memegang?

Strategi penyeimbangan kembali-campuran konstan mengungguli pembelian dan tahan selama gerakan naik dan turun ini. Konstan-campuran menyeimbangkan selama volatilitas pasar, membeli di dips serta menjual di demonstrasi.

Apakah penyeimbangan kembali benar -benar diperlukan?

Ini dapat mengurangi volatilitas portofolio investasi Anda dan menjaga alokasi aset tetap sinkron dengan toleransi risiko Anda. Jika Anda tidak menyeimbangkan kembali, portofolio yang beragam akan mempertahankan pengembalian investasi yang lebih tinggi dengan hanya volatilitas yang sedikit lebih besar.

Apakah baik untuk menyeimbangkan kembali?

Investor harus menyeimbangkan kembali portofolio mereka karena itu satu -satunya cara untuk mempertahankan alokasi aset target mereka. Ini dapat membantu investor tetap di jalur untuk mencapai tujuan keuangan jangka panjang. Alokasi aset target adalah rencana yang menguraikan persentase dari setiap kelas aset yang ingin dipegang investor dalam portofolio mereka.

Berapa banyak pecahan yang direkomendasikan untuk Elasticsearch?

Aturan pembumikan yang baik adalah memastikan Anda menjaga jumlah pecahan per node di bawah 20 per gb tumpukan yang telah dikonfigurasi. Oleh karena itu, sebuah simpul dengan tumpukan 30GB harus memiliki maksimal 600 shard, tetapi semakin jauh di bawah batas ini Anda dapat membuatnya lebih baik.

Berapa ukuran pecahan yang ideal di Elasticsearch?

Tidak ada batasan keras pada ukuran beling, tetapi pengalaman menunjukkan bahwa pecahan antara 10GB dan 50GB biasanya bekerja dengan baik untuk log dan data deret waktu. Anda mungkin dapat menggunakan pecahan yang lebih besar tergantung pada jaringan Anda dan menggunakan kasing. Pecahan yang lebih kecil mungkin sesuai untuk pencarian perusahaan dan kasus penggunaan yang serupa.

Berapakah jumlah maksimum pecahan per node?

Layanan AWS Elasticsearch memiliki batasan keras 1000 pisau per node data. Ini dapat ditingkatkan tetapi setiap operasi pembaruan (peningkatan penyimpanan, perubahan tipe instance node data, dll) pada cluster akan mengembalikan konfigurasi kembali ke keadaan lama.

Bagaimana Anda secara manual menyeimbangkan?

Penyeimbangan ulang dapat dilakukan dengan menjual satu investasi dan membeli yang lain atau dengan mengalokasikan dana tambahan untuk saham atau obligasi.

Bagaimana cara meningkatkan pekar dalam indeks yang ada?

Tidak mungkin untuk meningkatkan jumlah serpihan utama dari indeks yang ada, yang berarti indeks harus diciptakan kembali jika Anda ingin meningkatkan jumlah shard primer.

Bisakah kita mengubah jumlah pecahan di Elasticsearch?

Jumlah pecahan utama dari suatu indeks hanya dapat dikonfigurasi pada saat pembuatan indeks dan tidak dapat diubah sesudahnya. Untuk mengubah sharding, Anda harus membuat indeks baru dengan sharding yang diperbarui dan menggunakan API _reindex untuk menyalin semua indeks dari indeks yang ada ke indeks baru.

Apa itu band penyeimbangan kembali?

Glosarium. Band Toleransi: Kisaran persentase di sekitar alokasi target portofolio yang menentukan kapan harus menyeimbangkan portofolio. Penyeimbangan ulang terjadi jika bobot komponen portofolio menyimpang dari berat targetnya lebih dari toleransi yang ditentukan.

Apa aturan 5 25 untuk penyeimbangan kembali?

Aturan 5/25

"5" menyiratkan Anda harus menyeimbangkan kembali alokasi apa pun yang menyimpang dari portofolio Anda sebesar 5%. Sebaliknya, "25" mewakili aset yang lebih kecil yang merupakan 5-10% dari investasi Anda. Penyeimbangan Penyeimbangan hanya boleh terjadi ketika bagian aset melebihi 5% atau 25% absolut dari alokasi target awal.

Apakah itu ide yang bagus untuk diseimbangkan kembali?

Bagi kebanyakan orang, mengambil risiko sedikit lebih sedikit melalui penyeimbangan kembali adalah hal yang baik karena itu membuat mereka tidak panik ketika pasar memburuk dan membantu mereka tetap dengan rencana investasi jangka panjang mereka. Dan itu berarti disiplin penyeimbangan kembali dapat meningkatkan pengembalian jangka panjang Anda.