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
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
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
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
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
1.增加文件系统缓存Elasticsearch严重依赖文件系统缓存来加快查询速度。一般来说，至少需要保留一半的可用内存给文件系统，以便Elasticsearch在物理内存中保留索引热点数据。2.使用更快的硬件如果搜索遇到了I/O瓶颈，考虑增加文件系统缓存或者使用更快的存储设备。每次查询涉及随机读和顺序读的混合操作，跨越多个文件，而且每个分片上可能有多个搜索的并发请求，因SSD磁盘比普通硬盘性能更佳
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
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
优化聚合查询“elasticsearch 里面桶的叫法和 SQL 里面分组的概念是类似的，一个桶就类似 SQL 里面的一个 group，多级嵌套的 aggregation， 类似 SQL 里面的多字段分组（group by field1,field2, ……），注意这里仅仅是概念类似，底层的实现原理是不一样的。 －译者注”terms 桶基于我们的数据动态构建桶；它并不知道到底生成了多少桶。 大多数
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
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
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
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
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
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
文章目录批量数据提交优化存储设备合理使用合并减少Refresh的次数加大Flush设置减少副本的数量 ES的默认配置，是综合了数据可靠性、写入速度、搜索实时性等因素。实际使用时，我们需要根据公司要求，进行偏向性的优化。针对于搜索性能要求不高，但是对写入要求较高的场景，我们需要尽可能的选择恰当写优化策略。综合来说，可以考虑以下几个方面来提升写索引的性能：加大 Translog Flush ，目的是
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
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 ------------------------------------
#
# Path to d
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；
