我们使用Elasticsearch存储的文档数量接近50亿（算上1份复制，接近100亿文档），总共10个数据节点和2个元数据节点（48GB内存，8核心CPU，ES使用内存达到70%），每天的文档增量大概是3000W条（速度持续增加中）。目前来看，单个文档的查询效率基本处于实时状态；对于1到2周的数据的聚合统计操作也可以在10秒之内返回结果。
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但是，还有提升的空间：
1. 对于查询单条数据的应用场景来说，我们可以使用ES的路由机制，将同一索引内的具有相同特征（比如具有相同的userid）的文档全部存储于一个节点上，这样我们之后的查询都可以直接定位到这个节点上，而不用将查询广播道所有的节点上；
2. 随着数据节点的增加，适当增加分片数量，提升系统的分布水平，也可以通过分而治之的方式优化查询性能；
个人以为Elasticsearch作为内部存储来说还是不错的，效率也基本能够满足，在某些方面替代传统DB也是可以的，前提是你的业务不对操作的事性务有特殊要求；而权限管理也不用那么细，因为ES的权限这块还不完善。由于我们对ES的应用场景仅仅是在于对某段时间内的数据聚合操作，没有大量的单文档请求（比如通过userid来找到一个用户的文档，类似于NoSQL的应用场景），所以能否替代NoSQL还需要各位自己的测试。如果让我选择的话，我会尝试使用ES来替代传统的NoSQL，因为它的横向扩展机制太方便了。
像MongoDB, Cassandra, HBase, DynamoDB, 和
Riak这些NoSQL缺乏传统的原子事务机制，所谓原子事务机制是可以保证一系列写操作要么全部完成，要么全部不会完成，不会发生只完成一系列中一两个
写操作;因为数据库不提供这种事务机制支持，开发者需要自己编写代码来确保一系列写操作的事务机制，比较复杂和测试。
这些NoSQL数据库不提供事务机制原因在于其分布式特点，一系列写操作中访问的数据可能位于不同的分区服务器，这样的事务就变成分布式事务，在分
布式事务中实现原子性需要彼此协调，而协调是耗费时间的，每台机器在一个大事务过程中必须依次确认，这就需要一种协议确保一个事务中没有任何一台机器写操
作失败。
这种协调是昂贵的，会增加延迟时间，关键问题是，当协调没有完成时，其他操作是不能读取事务中写操作结果的，这是因为事务的all-or-
nothing原理导致，万一协调过程发现某个写操作不能完成，那么需要将其他写操作成功的进行回滚。针对分布式事务的分布式协调对整体数据库性能有严重
影响，不只是吞吐量还包括延迟时间，这样大部分NoSQL数据库因为性能问题就选择不提供分布式事务。
MongoDB, Riak, HBase, 和 Cassandra提供基于单一键的事务，这是因为所有信息都和一个键key有关，这个键是存储在单个服务器上，这样基于单键的事务不会带来复杂的分布式协调。
那么看来扩展性性能和分布式事务是一对矛盾，总要有取舍?实际上是不完全是，现在完全有可能提供高扩展的性能同时提供分布式原子事务。
FIT是这样一个在分布式系统提供原子事务的策略，在fairness公平性, isolation隔离性, 和throughput吞吐量(简称FIT)可以权衡。
一个支持分布式事务的可伸缩分布式系统能够完成这三个属性中两个，公平是事务之间不会相互影响造成延迟;隔离性提供一种幻觉好像整个数据库只有它自
己一个事务，隔离性保证当任何同时发生的事务发生冲突时，能够保证彼此能看到彼此的写操作结果，因此减轻了程序员为避免事务读写冲突的强逻辑推理要求;吞
吐量是指每单元时间数据库能够并发处理多少事务。
FIT是如下进行权衡：
保证公平性fairness 和隔离性isolation, 但是牺牲吞吐量
保证公平性fairness和吞吐量, 牺牲隔离性isolation
保证隔离性isolation和吞吐量throughput, 但是牺牲公平性fairness.
牺牲公平性：放弃公平性，数据库能有更多机会降低分布式事务的成本，主要成本是分布式协调带来的，也就是说，不需要在每个事务过程内对每个机器都依
次确认事务完成，这样排队式的确认commit事务是很浪费时间的，放弃公平性，意味着可以在事务外面进行协调，这样就只是增加了协调时间，不会增加互相
冲突事务因为彼此冲突而不能运行所耽搁的时间，当系统不需要公平性时，需要根据事务的优先级或延迟等标准进行指定先后执行顺序，这样就能够获得很好的吞吐
量。
G-Store是一种放弃公平性的 Isolation-Throughput
的分布式key-value存储，支持多键事务(multi-key transactions)，MongoDB 和
HBase在键key在同样分区上也支持多键事务，但是不支持跨分区的事务。
总之：传统分布式事务性能不佳的原因是确保原子性(分布式协调)和隔离性同时重叠，创建一个高吞吐量分布式事务的关键是分离这两种关注，这种分离原
子性和隔离性的视角将导致两种类型的系统，第一种选择是弱隔离性能让冲突事务并行执行和确认提交;第二个选择重新排序原子性和隔离性机制保证它们不会某个
时间重叠，这是一种放弃公平的事务执行，所谓放弃公平就是不再同时照顾原子性和隔离性了，有所倾斜，放弃高标准道德要求就会带来高自由高效率。
create table 学生表
(
学号 char(10) primary key,
姓名 char(10),
年龄 int,
性别 char(2) check (sex IN ('男','女')),
家庭住址 char(40),
联系 char(20)
)
并非原创，只是做了些修改
CREATE PROCEDURE pageselect
@tblName varchar(255), -- 表名
@strGetFields varchar(1000) = '*', -- 需要返回的列
@fldName varchar(255)='', -- 不重复主键的字段名
@orderName varchar(255)='', --要排序的字段名
@PageSize int = 10, -- 页尺寸
@PageIndex int = 1, -- 页码
@OrderType bit = 0, -- 设置排序类型, 非 0 值则降序
@strWhere varchar(1500) = '' -- 查询条件 (注意: 不要加 where)
AS
declare @strSQL varchar(5000) -- 主语句
declare @strTmp varchar(110) -- 临时变量
declare @strOrder varchar(400) -- 排序类型
if @OrderType != 0
begin
set @strTmp = ' not in (select '
set @strOrder = ' order by [' + @orderName +'] desc'
--如果@OrderType不是0，就执行降序，这句很重要！
end
else
begin
set @strTmp = ' not in (select '
set @strOrder = ' order by [' + @orderName +'] asc'
end
if @PageIndex = 1
begin
if @strWhere != ''
set @strSQL = 'select top ' + str(@PageSize) +' '+@strGetFields+ ' from [' + @tblName + '] where ' + @strWhere + ' ' + @strOrder
else
set @strSQL = 'select top ' + str(@PageSize) +' '+@strGetFields+ ' from ['+ @tblName + '] '+ @strOrder
--如果是第一页就执行以上代码，这样会加快执行速度
end
else
begin
--以下代码赋予了@strSQL以真正执行的SQL代码
set @strSQL = 'select top ' + str(@PageSize) +' '+@strGetFields+ ' from ['
+ @tblName + '] where [' + @fldName + ']' + @strTmp + '['+ @fldName + '] from (select top '
+ str((@PageIndex-1)*@PageSize) + ' ['+ @fldName + '] from [' + @tblName + ']' + @strOrder + ') as tblTmp)'+ @strOrder
if @strWhere != ''
set @strSQL = 'select top ' + str(@PageSize) +' '+@strGetFields+ ' from ['
+ @tblName + '] where [' + @fldName + ']' + @strTmp + '['
+ @fldName + '] from (select top ' + str((@PageIndex-1)*@PageSize) + ' ['
+ @fldName + '] from [' + @tblName + '] where ' + @strWhere + ' '
+ @strOrder + ') as tblTmp) and ' + @strWhere + ' ' + @strOrder
end
exec (@strSQL)
