Elasticsearch 写入流程及优化一、 集群分片设置：ES一旦创建好索引后，就无法调整分片的设置，而在ES中，一个分片实际上对应一个lucene 索引，而lucene索引的读写会占用很多的系统资源，因此，分片数不能设置过大；所以，在创建索引时，合理配置分片数是非常重要的。一般来说，我们遵循一些原则：1. 控制每个分片占用的硬盘容量不超过ES的最大JVM的堆空间设置（一般设置不超过
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2024-04-21 12:58:29
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亿级数据毫秒级查询！ElasticSearch之性能优化1. 性能优化的杀手锏：Filesystem Cache2. 数据预热3. 冷热分离4. ElasticSearch 中的关联查询5. Document 模型设计6. 分页性能优化一道面试题的引入：如果面试的时候碰到这样一个面试题：ElasticSearch（以下简称ES） 在数据量很大的情况下（数十亿
20201109 直播零、答疑使用原型和不使用原型“对原型添加方法更好”，有疑惑，我在方法里面做一些访问属性的操作后，发现原型添加方法更消耗性能https://jsbench.me/function Person (id) {
this.id = id
}
Person.prototype.say = function () {
console.log(this.id, 'say~')
}
2.1、term&terms查询2.1.1、term查询 参考: Elasticsearch Reference [7.10] » Query DSL » Term-level queries » Term query
term的查询是代表完全匹配，搜索之前不会对你搜索的关键字进行分词，如关键字手机，不会分成手和机；再根据关键字去文档分词库中去匹配内容。
类似于MySQL库的 whe
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2024-06-25 21:18:17
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ES性能优化的维度有很多，比如集群维度，节点维度，索引维度，读写维度等，我们针对不同的维度下来探讨可使用的优化措施。集群维度优化如果集群不大，节点不多，建议把所有节点都设置成Master eligible，这样能降低集群内少数节点宕机时发生Master选举失败的概率如果集群很大，建议专门设置几个服务器作为master eligible，因为大集群下集群选举是一个密集IO的网络风暴形式，如果此时ma
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2024-03-19 21:05:09
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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
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2024-03-25 10:54:16
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需求说明项目背景：在一业务系统中，部分表每天的数据量过亿，已按天分表，但业务上受限于按天查询，并且DB中只能保留3个月的数据(硬件高配)，分库代价较高。改进版本目标：1、数据能跨月查询，并且支持1年以上的历史数据查询与导出。2、按条件的数据查询秒级返回。 ES 检索原理3.1 关于ES和Lucene基础结构谈到优化，必须能了解组件的基本原理，才容易找到瓶颈所在，以免走多种弯路，先从ES的
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2024-06-19 17:33:40
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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
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2024-08-26 13:37:35
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一、导入须知1、ES作为搜索引擎不只是数据的简单存储，向ES导入数据需要做相应的设置，如手动建立mapping。 2、ES本身的安装参数配置已经很优秀，绝大数情况下不需要修改除内存大小以外的参数。 3、想最佳的优化存储和查询的性能，就要有针对性的根据每一个字段的功能设置相关的属性，es作为搜索引擎通常会给每个字段动态自动映射相应的字段类型并设置最全的默认属性，但是过于冗余，而且动态自动映射的数据类
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2023-10-03 12:05:06
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Logstash 是 Elastic 技术栈中的一个技术，它是一个数据采集引擎，可以从数据库采集数据到 ES 中。可以通过设置 自增 ID 主键 或 更新时间 来控制数据的自动同步：自增 ID 主键：Logstatsh 会有定时任务，如果发现有主键的值大于先前同步记录的主键值，就会将对应的增量数据同步到 ES 中更新时间：其实原理与主键类似，不过如果设置使用主键作为依据的话，那么数据库的数据更新就
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2024-05-29 19:40:33
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本文根据王卫华老师在“高可用架构”微信群所做的《Elasticsearch实战经验分享》整理而成，转发请注明出处。王卫华，百姓网资深开发工程师、架构师，具有10年＋互联网从业经验，曾获得微软2002-2009 MVP荣誉称号。2008年就职百姓网，负责后端代码开发和Elasticsearch & Solr维护工作。Elasticsearch 的基本信息大致如图所示，这里就不具体介绍了。本次
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2024-04-01 07:01:59
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1. 简介1.1.什么是SpringDataElasticsearchSpringDataElasticsearch（以后简称SDE）是Spring Data项目下的一个子模块。查看 Spring Data的官网：http://projects.spring.io/spring-data/Spring Data 的使命是给各种数据访问提供统一的编程接口，不管是关系型数据库（如MySQL），还是非关
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2024-04-18 12:00:22
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导语：在腾讯金融科技数据应用部的全民 BI 项目里，我们每天面对超过 10 亿级的数据写入，提高 ES 写入性能迫在眉睫，在最近的一次优化中，有幸参与到了 Elasticsearch 开源社区中。
背景为了更便捷地分析数据，腾讯金融科技数据应用部去年推出了全民 BI 的系统。这个系统通过 Elasticsearch 进行基础的统计，超过 10 亿级的数据量需要尽可能快速地导入到 ES 系统
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2023-12-06 17:12:47
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1、数据索引 ES索引我们可以理解为数据入库的一个过程。我们知道ES是基于Lucene框架的一个分布式检索平台。索引的同样也是基于Lucene创建的，只不过在其上层做了一些封装。ElasticSearch客户端支持多种语言如PHP、Java、Python、Perl等，介绍将以java为例。2、索引优化 ES索引优化主要从两个方面解决问题： 2.1 索引数据过程 大家可能会遇到索引数据比较慢的
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2024-07-17 13:34:42
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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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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
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2024-04-24 11:43:30
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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
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2024-03-19 13:28:00
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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
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2024-02-16 20:01:17
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Elasticsearch-索引优化 ES索引优化篇主要从两个方面解决问题，一是索引数据过程；二是检索过程。（本文主要介绍）索引数据过程我在上面几篇文章中有提到怎么创建索引和导入数据，但是大家可能会遇到索引数据比较慢的过程。其实明白索引的原理就可以有针对性的进行优化。ES索引的过程到相对Lucene的索引过程多了分布式数据的扩展，而这ES主要是用tranlog进行
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2024-02-28 11:37:49
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本文主要介绍一些能够提升ES性能的优化手段，以及一些防坑措施，请大家参考。内存设置由于ES构建基于lucene, 而lucene设计强大之处在于lucene能够很好的利用操作系统内存来缓存索引数据，以提供快速的查询性能。lucene的索引文件segements是存储在单文件中的，并且不可变，对于OS来说，能够很友好地将索引文件保持在cache中，以便快速访问；因此，我们很有必要将一半的物理内存留给
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2024-04-04 11:40:23
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