❶ es存儲不能做陣列嗎
es存儲不能做陣列。
內嵌式存儲系統的一個致使缺點是所存儲信息的安全性和可用性必須依賴伺服器，如果伺服器出現故障，其所存儲的信息將不可用。不同容量的硬碟組R0內存容量是看最小的那塊。
第2，SSD是可以和HDD也就是機械硬碟組R0的，問題就在這是完全沒有意義的，R0最好是性能相同的盤組，最起碼也要性能相近的硬碟去組，不然容易造成寫入等待，並且提升幾乎看不到。
要點概括：
以應用為中心：強調嵌入式系統的目標是滿足用戶的特定需求。就絕大多數完整的嵌入式系統而言，用戶打開電源即可直接享用其功能，無需二次開發或僅需少量配置操作。
專用性：嵌入式系統的應用場合大多對可靠性、實時性有較高要求，這就決定了服務於特定應用的專用系統是嵌入式系統的主流模式。
它並不強調系統的通用性和可擴展。這種專用性通常也導致嵌入式系統是一個軟硬體緊密集成的最終系統，因為這樣才能更有效地提高整個系統的可靠性並降低成本，並使之具有更好的用戶體驗。
❷ ES的存儲系統
ES 內嵌式存儲系統ES (內嵌式存儲系統（embedded storage，ES）)
內嵌式存儲系統（embedded storage，ES）,就是把存儲介質內嵌在伺服器中，就好比現在PC中的硬碟。
優點是安裝簡單，維護方便。
缺點是每個伺服器所能夠連接的存儲介質很有限，同時存儲容量和存取速度都受到伺服器性能的限制。內嵌式存儲系統的一個致使缺點是所存儲信息的安全性和可用性必須依賴伺服器，如果伺服器出現故障，其所存儲的信息將不可用。
所以說，內嵌式存儲系統是一個封閉的系統。
❸ es可以一天存百萬條數據么
es不可以一天存百萬條數據。es一天最大的存儲量是90萬條數據，所以es不可以一天存百萬條數據。es全稱ElasticSearch,是一個基於Lucene的搜索伺服器。
❹ 為什麼ES不適合做數據存儲
es？
什麼意思？
es文件管理器？》
❺ ES數據存儲可靠性和寫入流程
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/2.x/near-real-time.html
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/2.x/merge-process.html
1、數據存儲可靠性保證原理
1.1 translog機制
當一個文檔寫入Lucence後是存儲在內存中的，即使執行了refresh操作仍然是在文件系統緩存中，如果此時伺服器宕機，那麼這部分數據將會丟失
當進行文檔寫操作時會先將文檔寫入Lucene，然後寫入一份到translog，寫入translog是落盤的
tips:如果對可靠性要求不是很高，也可以設置非同步落盤，可以提高性能，由配置index.translog.rability和index.translog.sync_interval控制
tips:translog是追加寫入，因此性能比較好
先寫入Lucene再寫入translog。原因是寫入Lucene可能會失敗，為了減少寫入失敗回滾的復雜度，因此先寫入Lucene
1.2 flush操作
refresh_interval定時觸發 或當translog達到index.translog.flush_threshold_size（默認512mb)，ES會觸發一次flush操作：先執行refresh操作將buffer中的數據生成segment，然後調用lucene的commit方法將所有內存中的segment fsync到磁碟，最後會清空translog中的數據(6.x版本為了實現sequenceIDs，不刪除translog) 。
1.3 merge操作
refresh操作會產生大量的小segment，因此產生的每個文件都會消耗文件句柄，內存，CPU 使用等各種資源。更重要的是每個查詢請求都要順序檢查每個segment; segment越多檢索會越慢.
ES會運行一個檢測任務，在後台把近似大小的segment合並成一個新的大segment，並刪除舊segment
1.4、多副本機制
ES有多副本機制（默認是1個副本），一個分片的主副分片不能分片在同一個節點上，進一步保證數據的可靠性。
2、ES寫索引的流程
❻ elasticsearch 可以替代資料庫嗎
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於實時狀態；對於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. 對於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徵（比如具有相同的userid）的文檔全部存儲於一個節點上，這樣我們之後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；而許可權管理也不用那麼細，因為ES的許可權這塊還不完善。由於我們對ES的應用場景僅僅是在於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，類似於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。
❼ elasticsearch可以替代資料庫嗎
不推薦代替資料庫哦~
ES團隊不推薦完全採用ES作為主要存儲，缺乏訪問控制還有一些數據丟失和污染的問題
建議還是採用專門的 DB存儲方案，然後用ES來做serving。