查询优化建议 索引设计角度：避免一个索引有过多的分片控制单个分片的大小：search 20GB， log 40GBforce merge 只读索引，较少segment数量尽可能 Denormalize(反规范化) 数据，从而获取最佳的性能
不使用嵌套类型对象，使用 Nested 类型的数据。查询速度会慢几倍不使用父子关系类型对象，使用 Parent / Child 关系。查询速度会慢几百倍
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2023-10-20 20:29:47
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ES优化&联合HBASE：1.增加filesystem cahce能缓存的数据条数： 写入es的doc数据，得是那些会被索引到的字段，而不要全部都写到es，其他不用来检索的数据放hbase里，或者mysql。仅仅只是写入es中要用来检索的少数几个字段就可以了，比说，就写入es id name ag
1.优化聚合查询示例假设我们现在有一些关于电影的数据集，每条数据里面会有一个数组类型的字段存储表演该电影的所有演员的名字。{
"actors" : [
"Fred Jones",
"Mary Jane",
"Elizabeth Worthing"
]
} 如果我们想要查询出演影片最多的十个演员以及与他们合作最多的演员，使用聚合是
查询语法层面的优化方法1. 如只文档的 doc_ic，则可配置 "_source": false
如果我们只需要文档的 doc_id 而不需要文档 _source 中的任何字段，那么则可以添加配置 "_source": false。此时，ES 将只需要执行查询的 query 阶段而不需要执行 fetch 阶段，从而极大地加快查询速度。修改前：GET /my-index-000001/_search
如果面试的时候碰到这样一个面试题：ES 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率？这个问题说白了，就是看你有没有实际用过 ES，因为啥？其实 ES 性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下 5~10s？后面反而就快了，可能就几百毫秒。说实话，ES 性能优化是没有银弹的。啥意思呢？就是不要期待着随手调一个参数，就可以万能
最近的一个项目是风控过程数据实时统计分析和聚合的一个 OLAP 分析监控平台，日流量峰值在 10 到 12 亿上下，每年数据约 4000 亿条，占用空间大概 200T。面对这样一个数据量级的需求，我们的数据如何存储和实现实时查询将是一个严峻的挑战。经过对 Elasticsearch 多方调研和超过几百亿条数据的插入和聚合查询的验证之后，我们总结出以下几种能够有效提升性能和解决这一问题的方案：集群规
Elasticsearch 优化分析Elasticsearch 是一个分布式RESTful 风格的搜索和数据分析引擎广泛用于搜索引擎 日志分析 安全监测等领域在大数据量和高并发的场景下Elasticsearch 的性能和稳定性非常重要因此需要进行优化设计和分析Elasticsearch 优化的重要性和目标Elasticsearch 的优化非常重要，可以提高搜索效率和响应速度，缩小网络带宽和机器资源
一、背景每周统计接口耗时，发现耗时较长的前几个接口tp5个9都超过了1000ms。经过分析慢查询的原因是ES查询耗时太长导致的二、设计方案1、问题定位查询功能使用不当导致慢查询索引设计存在不合理的地方，导致慢查询2、方案概述2.1、查询Fetch Source优化问题业务查询语句获取的数据集比较大，并且从source中获取了非必须的字段，导致查询较慢。举例：只需要从es中查询id这一个字段，却把所
背景：在数据和服务都准备完成的情况下，打开页面，发现请求需要要几秒才返回；思路：1.查看搜索接口请求本身耗时情况，排除网络抖动因素，发现搜索接口请求到ES返回结果本身耗时较高；2.检查每次请求到ES的入参，并在原有参数中加入"profile": true，查看ES处理搜索请求的耗时分布情况； 入参：返回：发现只是一个简单的termQuery耗时818ms，然后查看是否ES集群负载情况；
数据库优化查询：1、不要使用select * 在select中指定所需要的列，将带来的好处： （1）减少内存耗费和网络的带宽 （2）更安全（3）给查询优化器机会从索引读取所有需要的列2、使用参数查询 主要是防止SQL注入，提高安全性。 3、使用exists或not exists代替in或not in （高效）select * from [emp] where [empno]>0 and ex
Elasticsearch优化——写入优化 文章目录Elasticsearch优化——写入优化1. translog flush间隔调整2. 索引刷新间隔refresh_interval3. 段合并优化4. indexing buffer5. 使用bulk请求5.1 bulk线程池和队列5.2 并发执行bulk请求6. 磁盘间的任务均衡7. 节点间的任务均衡8. 索引过程调整和优化8.1 自动生成
1.搜索优化1.os预留足够的cache空间，主要容纳docValue，高版本fst也在堆外。 2.硬件能力。 写入性能依赖cpu，搜索依赖io，计算多也依赖cpu。 上固态提升io能力。 3.文档模型优化，避免使用nested与parent结构。 不需要评分使用filter进行过滤，可以利
文章目录1.概述1.前言2 合理的集群规划3 数据模型优化3.1 精心设计Mapping3.2 选择合理的分词器4 查询限制5 段合并（segment merge）6 过滤查询（filter）7 路由（routing）8 配置Client角色9 游标查询（scroll）10 避免使用wildcard模糊匹配查询11 聚合优化11.1 默认深度优化聚合改为广度优先聚合11.2 在每一层terms
前言elasticsearch提供了非常灵活的搜索条件给我们使用，在使用复杂表达式的同时，如果使用不当，可能也会为我们带来了潜在的风险，因为影响查询性能的因素很多很多，这篇笔记主要记录一下慢查询可能的原因，及其优化的方向。 本文讨论的es版本为7.0 。 慢查询现象查询服务超时最直观的现象就是提供查询的服务响应超时。 大量连接被拒绝我们有时候写查询，为了图方遍，经常使用通配符*来查询，这有可能会匹
# 使用MySQL来优化es查询
Elasticsearch（简称ES）是一个开源的分布式搜索引擎，常用于全文搜索和日志分析等场景。但是在处理大规模数据时，ES的查询性能可能会受到影响。为了优化ES查询的性能，我们可以结合使用MySQL数据库来提升查询效率。
## 为什么使用MySQL来优化ES查询？
ES是一个高效的搜索引擎，但在处理大量数据时，查询速度可能会变慢。而MySQL作为关系型数
查询优化Give memory to the filesystem cache Use faster hardware
原创
2022-11-04 09:56:07
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1、前言 term级别查询将按照存储在倒排索引中的确切字词进行操作，这些查询通常用于数字，日期和枚举等结构化数据，而不是全文本字段。 或者，它们允许您制作低级查询，并在分析过程之前进行。 term级别的查询包括以下几种查询方式： 1.1、term query term是代表完全匹配，也就是精确查询，搜索前不会再对搜索词进行分词，所以我们的搜索词必须是文档分词
背景SaaS 服务未来会面临数据安全、合规等问题。公司的业务需要沉淀一套私有化部署能力，帮助业务提升行业竞争力。为了完善平台系统能力、我们需要沉淀一套数据体系帮助运营分析活动效果、提升运营能力。然而在实际的开发过程中，如果直接部署一套大数据体系，对于使用者来说将是一笔比较大的服务器开销。为此我们选用折中方案完善数据分析能力。1、elasticsearch vs clickhouseClickHou
二 常见问题列举慢查询怎么办2.1 如何监控慢查询 常用优化方式检查是否可使用路由检查分片数量。默认5个，shard数量与节点数有直接关系检查分片文档数量。不建议超过10亿，检查副本数量。推荐为1个，特殊情况另行讨论，比如：对数据可丢失能容忍的场景，可设置为0检查字段类型检查是否禁用_all。可提升1倍以上的写入性能，只要是没有一次匹配查询所有字段，就
1 硬件选择Elasticsearch的基础是 Lucene，所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中，具体的路径可在 ES 的配置文件../config/elasticsearch.yml中配置，如下：#----------------------------------- Paths ------------------------------------
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# Path to d
