本篇分享最近把ElasticSearch当作时序数据库来用的心得。
• 需求
需求是这样的：提供一个后台，选用户画像标签（多选），点确认后弹出“选出了xxx个用户”，再继续点就把用户dump出来、推送消息。现在要做这个后台的数据仓库层。
详细分析一下需求：
1. 我们的用户画像走流式计算，每秒大量更新，所以 对插入/更新性能要求很高。
2. 查询条件翻译成SQL就是类似 select count(*) from `table` where (`tags` like '%tag1%') and (`tags` like '%tag2%') and (`tags` like '%tag3%') and ...， 常规数据库算起来比较慢。
需要一个数据仓库，支持大量插入/更新、大量导出、快速多字符串匹配查询。
于是一开始的选型是用 时序数据库InfluxDB。这里贴一张截至当前的时序数据库排名（2017-03 popularity ranking of time Series DBMS ）。
很不幸的是，单机版InfluxDB在压测环节爆了，顶不住插入/更新的量。而分布式InfluxDB又闭源了。接下来尝试了一下ElasticSearch，于是就有了这篇文章了。
• ES能干这个事么？
还真能。
1. 插入/更新性能高
ES通过 bulk接口，可以做到批处理，拥有相当高的插入/更新性能。
2. 查询效率高
ES的 text类型的数据在插入/更新时，会被默认分词器把空格隔开的字符串做 分词。在处理如 where (`tags` like '%tag1%') and (`tags` like '%tag2%') and (`tags` like '%tag3%') and ... 这样的查询条件时，用的是 倒排索引算法（ Inverted index - Wikipedia）而不是字符串匹配，效率极高。
3. 导出效率高
用ES的 scroll接口可以做到这么一件事： 1）进行一个查询，指定翻页大小、本次查询的索引保存时间，获取一个scroll_id； 2）通过scroll_id不断地翻页。可以实现大批量导出一个查询的所有数据，不需要重复计算。
4. 高可用与横向扩展能力
就不赘述了。
• 实现与优化
1. 用了3个Node组成的集群，全SSD。3个刚好是满足高可用的最小Master Node数量。每个Node的内存开到31G。
2. ES前面顶一层Logstash，Logstash开一个http-input和elasticsearch-output，用HTTP Keep-Alive来接流量。关键配置有：
1）input.http.threads默认是4，要开大；
2）output.elasticsearch.action => "update"，output.elasticsearch.doc_as_upsert => true，这样可实现upsert操作；
3）pipeline.workers跟pipeline.output.workers开到跟核数一致；
4）pipeline.batch.size跟output.elasticsearch.flush_size适度开大。
3. 整个流程是数据怼Logstash、Logstash怼ES，所以会有ES的数据延后几秒才更新的情况，这样可能会引起一些问题，需要务必留意。
4. ES5.0取消了ttl，所以数据的过期要另外处理。
5. ES的scroll查询中，通过配置_source来提取部分字段，可以大幅降低网络I/O。
• 一些惊喜
我们往ES里存的标签是没去重的原始数据，就是说一个用户的标签可能长这样：
A B A A A C D A
而ES本质上是个搜索引擎， 使用默认的BM25算法搜索用户，排在前面的就自然是重度用户。
非常不错。
• 总结
ElasticSearch除了用来干搜索、运维监控之外，还能用来当时序数据库。在这个Case里，算是 对InfluxDB等时序数据库产品做降维打击了，真乃居家旅行、杀人越货的神器。
• 需求
需求是这样的：提供一个后台，选用户画像标签（多选），点确认后弹出“选出了xxx个用户”，再继续点就把用户dump出来、推送消息。现在要做这个后台的数据仓库层。
详细分析一下需求：
1. 我们的用户画像走流式计算，每秒大量更新，所以 对插入/更新性能要求很高。
2. 查询条件翻译成SQL就是类似 select count(*) from `table` where (`tags` like '%tag1%') and (`tags` like '%tag2%') and (`tags` like '%tag3%') and ...， 常规数据库算起来比较慢。
需要一个数据仓库，支持大量插入/更新、大量导出、快速多字符串匹配查询。
于是一开始的选型是用 时序数据库InfluxDB。这里贴一张截至当前的时序数据库排名（2017-03 popularity ranking of time Series DBMS ）。
很不幸的是，单机版InfluxDB在压测环节爆了，顶不住插入/更新的量。而分布式InfluxDB又闭源了。接下来尝试了一下ElasticSearch，于是就有了这篇文章了。
• ES能干这个事么？
还真能。
1. 插入/更新性能高
ES通过 bulk接口，可以做到批处理，拥有相当高的插入/更新性能。
2. 查询效率高
ES的 text类型的数据在插入/更新时，会被默认分词器把空格隔开的字符串做 分词。在处理如 where (`tags` like '%tag1%') and (`tags` like '%tag2%') and (`tags` like '%tag3%') and ... 这样的查询条件时，用的是 倒排索引算法（ Inverted index - Wikipedia）而不是字符串匹配，效率极高。
3. 导出效率高
用ES的 scroll接口可以做到这么一件事： 1）进行一个查询，指定翻页大小、本次查询的索引保存时间，获取一个scroll_id； 2）通过scroll_id不断地翻页。可以实现大批量导出一个查询的所有数据，不需要重复计算。
4. 高可用与横向扩展能力
就不赘述了。
• 实现与优化
1. 用了3个Node组成的集群，全SSD。3个刚好是满足高可用的最小Master Node数量。每个Node的内存开到31G。
2. ES前面顶一层Logstash，Logstash开一个http-input和elasticsearch-output，用HTTP Keep-Alive来接流量。关键配置有：
1）input.http.threads默认是4，要开大；
2）output.elasticsearch.action => "update"，output.elasticsearch.doc_as_upsert => true，这样可实现upsert操作；
3）pipeline.workers跟pipeline.output.workers开到跟核数一致；
4）pipeline.batch.size跟output.elasticsearch.flush_size适度开大。
3. 整个流程是数据怼Logstash、Logstash怼ES，所以会有ES的数据延后几秒才更新的情况，这样可能会引起一些问题，需要务必留意。
4. ES5.0取消了ttl，所以数据的过期要另外处理。
5. ES的scroll查询中，通过配置_source来提取部分字段，可以大幅降低网络I/O。
• 一些惊喜
我们往ES里存的标签是没去重的原始数据，就是说一个用户的标签可能长这样：
A B A A A C D A
而ES本质上是个搜索引擎， 使用默认的BM25算法搜索用户，排在前面的就自然是重度用户。
非常不错。
• 总结
ElasticSearch除了用来干搜索、运维监控之外，还能用来当时序数据库。在这个Case里，算是 对InfluxDB等时序数据库产品做降维打击了，真乃居家旅行、杀人越货的神器。
