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问题来源

最近新做一个项目，有部分搜索比较频繁的数据，而且量级比较大，预计一两年时间很可能达到100G，项目要求不要存在数据库中，最终出来有两个方案，一个是使用Protocol Buffers存储在文件上，另外就是存在Elasticsearch中，也方便搜索，但这两个方案需要验证，到底哪个方案好，从存储速度，搜索响应，占用空间方面做对比，而我负责给出Elasticsearch的部分技术建议！

验证需求

1、数据量：初步只算52亿条

2、写数据速度：需要超过1W条每秒

 

遇到问题以及解决办法

而在验证过程中遇到了无论是使用Elasticsearch.Net或者PlainElastic.Net来写数据，并且是使用了Bulk的api，加上多线程，都是太慢了，粗略算了一下，大概一秒插入3千条左右，这样的话，52亿条数据，得插到何年何月啊，太慢了，根据查阅资料，网上也有人说插入数据还是挺快 的，一秒可以插入18w条，但具体也没说是用什么办法插入的，所以只能到官方看看了，发现用REST API的_bulk来批量插入，这样速度明显快了，可以达到5到10w条每秒，速度还可以，但问题是这方法是先定义一定格式的json文件，然后再用curl命令去执行Elasticsearch的_bulk来批量插入，所以得把数据写进json文件，然后再通过批处理，执行文件插入数据，另外在生成json文件，文件不能过大，过大会报错，所以建议生成10M一个文件，然后分别去执行这些小文件就可以了，说了这么多都是文字，真的有点晕乎乎的，看图吧！

 

json数据文件内容的定义

{"index":{"_index":"meterdata","_type":"autoData"}}
{"Mfid ":1,"TData":172170,"TMoney":209,"HTime":"2016-05-17T08:03:00"}
{"index":{"_index":"meterdata","_type":"autoData"}}
{"Mfid ":1,"TData":172170,"TMoney":209,"HTime":"2016-05-17T08:04:00"}
{"index":{"_index":"meterdata","_type":"autoData"}}
{"Mfid ":1,"TData":172170,"TMoney":209,"HTime":"2016-05-17T08:05:00"}
{"index":{"_index":"meterdata","_type":"autoData"}}
{"Mfid ":1,"TData":172170,"TMoney":209,"HTime":"2016-05-17T08:06:00"}
{"index":{"_index":"meterdata","_type":"autoData"}}
{"Mfid ":1,"TData":172170,"TMoney":209,"HTime":"2016-05-17T08:07:00"}

　

批处理内容的定义

cd E:\curl-7.50.3-win64-mingw\bin
curl 172.17.1.15:9200/_bulk?pretty --data-binary @E:\Bin\Debug\testdata\437714060.json
curl 172.17.1.15:9200/_bulk?pretty --data-binary @E:\Bin\Debug\testdata\743719428.json
curl 172.17.1.15:9200/_bulk?pretty --data-binary @E:\Bin\Debug\testdata\281679894.json
curl 172.17.1.15:9200/_bulk?pretty --data-binary @E:\Bin\Debug\testdata\146257480.json
curl 172.17.1.15:9200/_bulk?pretty --data-binary @E:\Bin\Debug\testdata\892018760.json
pause

　

工具代码

     private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            //Application.StartupPath + "\\" + NextFile.Name
            Task.Run(() => { CreateDataToFile(); });
        }
        public void CreateDataToFile()
        {
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            StringBuilder sborder = new StringBuilder();
            int flag = 1;
            sborder.Append(@"cd E:\curl-7.50.3-win64-mingw\bin" + Environment.NewLine);
            DateTime endDate = DateTime.Parse("2016-10-22");
            for (int i = 1; i <= 10000; i++)//1w个点
            {
                DateTime startDate = DateTime.Parse("2016-10-22").AddYears(-1);
                this.Invoke(new Action(() => { label1.Text = "生成第" + i + "个"; }));

                while (startDate <= endDate)//每个点生成一年数据,每分钟一条
                {
                    if (flag > 100000)//大于10w分割一个文件
                    {
                        string filename = new Random(GetRandomSeed()).Next(900000000) + ".json";

                        FileStream fs3 = new FileStream(Application.StartupPath + "\\testdata\\" + filename, FileMode.OpenOrCreate);
                        StreamWriter sw = new StreamWriter(fs3, Encoding.GetEncoding("GBK"));
                        sw.WriteLine(sb.ToString());
                        sw.Close();
                        fs3.Close();
                        sb.Clear();
                        flag = 1;
                        sborder.Append(@"curl 172.17.1.15:9200/_bulk?pretty --data-binary @E:\Bin\Debug\testdata\" + filename + Environment.NewLine);

                    }
                    else
                    {
                        sb.Append("{\"index\":{\"_index\":\"meterdata\",\"_type\":\"autoData\"}}" + Environment.NewLine);
                        sb.Append("{\"Mfid \":" + i + ",\"TData\":" + new Random().Next(1067500) + ",\"TMoney\":" + new Random().Next(1300) + ",\"HTime\":\"" + startDate.ToString("yyyy-MM-ddTHH:mm:ss") + "\"}" + Environment.NewLine);
                        flag++;
                    }
                    startDate = startDate.AddMinutes(1);//
                }

            }
            sborder.Append("pause");
            FileStream fs1 = new FileStream(Application.StartupPath + "\\testdata\\order.bat", FileMode.OpenOrCreate);
            StreamWriter sw1 = new StreamWriter(fs1, Encoding.GetEncoding("GBK"));
            sw1.WriteLine(sborder.ToString());
            sw1.Close();
            fs1.Close();
            MessageBox.Show("生成完毕");

        }
        static int GetRandomSeed()
        {//随机生成不重复的编号
            byte[] bytes = new byte[4];
            System.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider rng = new System.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider();
            rng.GetBytes(bytes);
            return BitConverter.ToInt32(bytes, 0);
        }

总结

 本次测试结果，发现Elasticsearch的搜索速度是挺快的，生成过程中，在17亿数据时查了一下，根据Mid和时间在几个月范围的数据，查十条数据两秒多完成查询，而且同一查询条件查询越多，查询就越快，应该是Elasticsearch缓存了，52亿条数据，大概占用500G空间左右，还是挺大的，相比Protocol Buffers存储的数据，要大三倍左右，但搜索速度还是比较满意的。