Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Perilaku penyimpanan
Mesin yang Dioptimalkan menyimpan data dalam dua struktur, masing-masing dioptimalkan untuk tujuannya.
| Struktur | Format | Tujuan |
|---|---|---|
| Penyimpanan analitik | Apache Parquet (kolumnar, dikompresi secara asli) | Agregasi, gabungan, pemindaian rentang, dan analisis tren |
| Indeks pencarian | Indeks terbalik Lucene | Pencocokan frase, fuzzy, dan wildcard |
Parket menggantikan tiga struktur on-disk Lucene (nilai doc, pohon BKD, dan bidang tersimpan) dengan format kolumnar terkompresi tunggal. Indeks terbalik dipertahankan untuk pencarian teks lengkap. Arsitektur ini secara signifikan mengurangi persyaratan penyimpanan untuk beban kerja observabilitas tipikal dengan pencarian diaktifkan.
Tingkatan penyimpanan
Mesin yang Dioptimalkan menggunakan Penyimpanan multi-tier untuk Layanan Amazon OpenSearch arsitektur, yang menggabungkan Amazon S3 dengan penyimpanan instans lokal dan didukung oleh Instans yang OpenSearch Dioptimalkan.
| Tingkat | Tujuan | Contoh |
|---|---|---|
| Panas | Konsumsi aktif dan pertanyaan yang sering | OpenSearch Instans yang Dioptimalkan (OR1, OR2, atau OM2) |
| Hangat | Kueri yang jarang dan retensi yang diperpanjang (hanya-baca) | Instans OI2 dengan penyimpanan terkelola |
Amazon S3 mendukung file Parket dan segmen indeks terbalik untuk daya tahan. Gunakan kebijakan Index State Management (ISM) untuk mentransisikan data dari panas ke hangat berdasarkan usia, ukuran pecahan, atau kondisi lainnya.
penting
Pada mesin yang Dioptimalkan, tingkat hangat hanya bisa dibaca. Meskipun arsitektur penyimpanan multi-tier umum mendukung penulisan ke tingkat hangat, domain yang dioptimalkan tidak mendukung operasi penulisan di tingkat hangat. Menyerap data ke tingkat panas dan menggunakan kebijakan Index State Management (ISM) untuk mentransisikannya menjadi hangat.
