要提升Elasticsearch的查询速度，可以采取以下一些方法：合理设计索引结构：确保每个字段都被正确映射，以避免不必要的类型转换或者分析。使用合适的分词器来处理文本字段，以便提高搜索的准确性和效率。合理使用分片和副本：对于高负载的索引，将其分成多个分片可以提高并发性。在多个节点之间分配副本，可以提高可用性和容错能力。合理设置索引参数：设置合适的分片数量和副本数量，以充分利用集群资源。可以通过调
目录目标ES版本信息官方文档相关术语创建相关的索引和文档（数据用于实战案例）创建索引索引文档实战基本语法检查时间范围的方法查询今天的数据（精确单位：日）查询今天的数据（精确单位：小时）查询今天的数据（精确单位：分钟）查询今天的数据（精确单位：秒）查询最近一周的数据查询最近一月的数据查询最近一年的数据目标熟悉ES范围查询，重点列举一些对日期和时间搜索的案例，旨在解决UTC和东八区的时区问题，精确定义
主要是涉及ElasticSearch查询条件相对模糊，查询速度相对慢，实时查询时应尽量避免这些方式，但是这些查询方式又具有自己独特不可代替的功能，还是还有必要。参考官网 Elasticsearch Reference [7.10] » Query DSL » Term-level queries 文章目录一、prefix查询1.1、RESTful 代码1.2、java 代码二、fuzzy查询2
在Elasticsearch中有一种数据类型叫做 range 的数据类型。它目前支持的类型如下：integer_range一个带符号的32位整数范围，最小值为，最大值为。float_range一系列单精度32位IEEE 754浮点值。long_range一系列带符号的64位整数，最小值为-2的63次方，最大值为2的63次方-1。double_range一系列双精度64位IEEE
在数据结构方面，新增了多个 range 字段类型，有什么用呢，现在你可以计算连续数据的交并集，可以是时间范围，也可以是数值范围。比如数据存放的是会议信息，航班有一个 range 字段，里面存的是会议的开始和结束时间，你通过对应的 range 查询可以很方便的查询，得到某个时间点哪些会议同时正在进行，那段时间会议室有空闲，可以预订等等。首先看看怎么定义吧，下面的这个例子， mapping 里面设置
文章目录①. DSL领域特定语言②. match、match_phrase、multi_math查询③. query→bool→must复合查询④. 词条匹配 - term、terms查询⑤. es - term和match的区别⑥. aggregation执行聚合查询⑦. 排序sort、查询范围range⑧. 查询页码from、大小size⑨. 高亮显示highlight ①. DSL领域特定
1.ES官方提供了各种不同语言的客户端，用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句，通过http请求发送给ES。官方文档地址：Elasticsearch Clients | Elastichttps://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.htmlElasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specif
官方文档上写的是 term-level queries，表义为基于准确值的对文档的查询，可以理解为对 keyword 类型或者 text 类型分词为 keyword 的字段进行 term 形式的精确查找。以下是本篇笔记目录：是否存在值前缀搜索大小于操作term 查询terms 查询wildcard 查询1、是否存在值exists 查询某个字段是否存在值。还是使用上篇笔记讲的 exam 这个 ind
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
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
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
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
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
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
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
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
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；
参考文章：sprinboot 整合 elasticsearch实现各种查询：高亮查询、termQuery、rangeQuery、matchQuery、multiMatchQuery、分页查询 注意：本文使用 Springboot 2.4.3,、elasticsearchRestTemplate，elasticsearch使用的是 7.9.3主要是学习使用 ElasticsearchRes
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
