一 elasticsearch 写入速度优化提升写入速度 1. 加大tranlog flush间隔#降低写阻塞，默认每个请求都flush
index.translog.durability: request
#这是影响 es 写入速度的最大因素.但是只有这样,写操作才有可能是可靠的,原因参考写入流程
#如果系统可以接受一定几率的数据丢失,
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2024-02-19 18:17:34
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概述本文沉淀Elasticsearch性能优化方式，包含写入、搜索优化。
推荐结合《Elasticsearch必备原理理解》一起食用~一、写入速度优化在Elasticsearch的默认设置下，是综合考虑数据可靠性、搜索实时性、写入速度等因素的。当离开默认设置、追求极致的写入速度时，很多是以牺牲可靠性和搜索实时性为代价的。有时候，业务上对数据可靠性和搜索实时性要求并不高，反而对写入速度要求很高，此时
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2024-01-12 15:17:49
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ES写入性能优化
原创
2020-10-21 15:28:17
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文章目录1 前言2 translog flush间隔调整2.1 index.translog.durability2.2 index.translog.flush_threshold_size3 索引刷新间隔refresh_interval4 段合并优化5 indexing buffer6 使用bulk请求6.1 bulk线程池和队列6.2 并发执行bulk请求7 磁盘间的任务均衡8 节点间的任
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2024-03-15 08:31:20
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提升写入性能的方法写性能优化的目标：增大写吞吐量（Events Per Second），越高越好客户端：多线程，批量写可以通过性能测试，确定最佳文档数量多线程：需要观察是否有HTTP 429返回，实现Retry以及现场数量的自动调节服务器端：单个性能问题，往往是多个因素造成的。需要先分解问题，在单个节点上进行调整并且结合测试，尽可能压榨硬件资源，以达到最高吞吐量使用更好的硬件，观察CPU/ IO
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2024-02-13 19:50:27
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ES 性能调优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。一、写优化假设我们的应用场景要求是，每秒 300 万的写入速度，每条 500 字节左右。针对这种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 ，
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2023-12-13 22:10:15
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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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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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对于一些数据量较大的系统，数据库面临的问题除了查询效率低下，还有就是数据入库时间长。特别像报表系统，每天花费在数据导入上的时间可能会长达几个小时或十几个小时之久。因此，优化数据库插入性能是很有意义的。修改mysql数据库配置：0. 最快的当然是直接 copy 数据库表的数据文件（版本和平台最好要相同或相似）；1. 设置 innodb_flush_log_at_trx_commit =&n
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2024-03-12 17:38:37
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本文将详细介绍利用 ES-Hadoop 将 Spark 处理的数据写入到 ES 中。一、开发环境1、组件版本CDH 集群版本：6.0.1Spark 版本：2.2.0Kafka 版本：1.0.1ES 版本：6.5.12、Maven 依赖<!-- scala -->
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId
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2023-08-26 01:15:00
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首先说明任何版本的es的默认配置，都是综合考虑写入、查询、合并、搜索等等所有性能因素给出的，个人建议，如果是cpu、内存、缓存、磁盘io等任何一项指标达到满负载，比如cpu已经吃满了，此时就不要尝试着去调整参数来优化写入速度了。从以下几点逐个分析是否能调优写入速度，本文中的配置项均在elasticsearch-5.4.3版本中测试。调优点加大 translog flush 间隔 ， 目的是降低 i
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2024-03-16 11:59:30
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ES提高写入性能的目标增大写吞吐量，越高越好基本原则客户端：多线程，批量写可以通过性能测试，确定最佳文档数量多线程：需要观察是否由HTTP429返回，实现Retry以及线程数量的自动调节服务器端：先分解问题，在单个节点上测试调整以达到最高吞吐量使用更好的硬件（通过观察CPU/IO Block）线程切换/堆栈状况服务器端优化写入性能的一些手段降低IO操作使用ES自动生成的文档ID（可以避免get操作
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2024-03-18 10:52:49
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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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索引（写入）性能优化使用bulk请求使用多线程发送数据到Elasticsearch增加刷新（refresh）间隔在初始加载时禁用刷新和副本禁用内存交换（swap）为文件系统缓存提供内存使用自动生成ID使用更快的硬件索引缓冲区的大小禁用_field_names强制合并（merge）Translog设置 使用bulk请求批量请求将比单文档索引请求产生更好的性能。为了知道批量请求的最佳大小，您应该在具
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2024-03-22 20:57:27
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提高索引的写入速度是一个优化的系统性能的重要角度，有哪些手段可以提高索引的写入速度呢？批量操作：使用 bulk requestsBulk requests 将产生比单文档索引请求更好的性能。批量操作的请求数也不能盲目的增大，否则网络传输也将会耗费很多的时间。可以通过在单个节点上运行基准测试，选择一个较合适的批量的大小。首先尝试一次索引 100 个文档，然后是 200 个，然后是 400 个等。在每
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2023-12-21 10:19:47
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- 概述 -近期官网给出了RedisJson（RedisSearch）的性能测试报告，可谓碾压其他NoSQL，下面是核心的报告内容，先上结论：对于隔离写入(isolated writes)，RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍，比 ElasticSearch 快 200 倍以上。对于隔离读取(isolated rea
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2024-03-26 06:09:25
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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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PS:多线程并不能提高插入效率上一篇文章有写一些elasticsearch的单条查询和单条插入；我又试了一下es的批量插入去检测一下插入效率；不多说，先上代码：public static void main(String[] args) {
try {
//设置集群名称
Settings settings = Settings.builder(
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2024-05-05 21:49:31
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es读写性能及优化写入性能服务器资源单机写入性能写入性能优化查询性能资源占用情况 写入性能服务器资源资源数值服务器华为系统centos7.9cpuIntel® Core™ i5-10500 CPU @ 3.10GHz、6核12线程mem62Gdisk机械硬盘、3.6T单机写入性能将es堆内存增大到20G，其余配置不做任何修改，数据单条写入。测试结果如下线程线程延迟时间(ms)数据量(W)平均响应
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2023-10-14 17:09:13
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背景前段时间，为了降低用户使用ElasticSearch的存储成本，我们做了数据的冷热分离。为了保持集群磁盘利用率不变，我们减少了热节点数量。ElasticSearch集群开始出现写入瓶颈，节点产生大量的写入rejected，大量从kafka同步的数据出现写入延迟。我们深入分析写入瓶颈，找到了突破点，最终将Elasticsearch的写入性能提升一倍以上，解决了ElasticSearch瓶颈导致的
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2024-05-03 16:21:26
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