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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优化es的安装和配置是非常轻量级的，为满足多种不同的应用场景，底层提供多种数据结构支持，并做了大量的默认配置优化，部分配置针对具体的用户使用场景可能是冗余的，甚至可能造成性能的下降，需要根据实际业务场景做适当取舍，我们结合自身使用场景做了如下优化（文章中有疏漏或不正确的地方也欢迎点评指正）。环境配置 sudo swapoff -a
# 禁用swapping，开启
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2023-08-18 16:12:40
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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
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2023-12-25 10:58:46
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MySQL在 5.0版本中引入新特性：索引合并优化(Index mergeoptimization)，当查询中单张表可以使用多个索引时，同时扫描多个索引并将扫描结果进行合并。该特新主要应用于以下三种场景：1、 对OR语句求并集，如查询SELECT* FROM TB1 WHERE c1="xxx" ORc2=""xxx"时，如果c1和c2列上分别有索引，可以按照c1和c2条件进行
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2024-10-16 14:17:27
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# 使用 Elasticsearch 优化 MySQL 查询的完整指南
在现代应用开发中，提升数据库查询性能是非常重要的。如果你的项目依赖于 MySQL 作为关系数据库，而又需要处理大量的、复杂的查询需求，那将会面临很多性能问题。此时，将 Elasticsearch（ES）作为辅助工具，可以有效提升数据检索的速度和灵活性。下面我将逐步介绍如何实现 Elasticsearch 优化 MySQL 查
* Elasticsearch
** Elasticsearch 与 Lucene 之间的关系
Lucene 搜索引擎组件,使用java编写的,为了方便使用的搜索组件,主要的功能就
是建立索引然后进行搜索.本身不能直接使用,需要集成到应用中提供搜索服务.或
者说是完成搜索功能.下面介绍下Lucene的基本概念和建立索引与搜索索引基本
流程.Lucene 的逻辑概念包括: index,se
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2024-08-13 15:14:35
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# 优化MySQL使用ES的用法
## 概述
在优化MySQL使用Elasticsearch（ES）之前，需要了解整个优化流程。下面的表格展示了这个流程的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 搭建Elasticsearch环境 |
| 步骤二 | 安装MySQL插件 |
| 步骤三 | 导入数据到Elasticsearch |
| 步骤四 | 优化查询 |
原创
2024-01-24 04:46:39
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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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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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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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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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# 用 ES 优化 MySQL 查询分页
在现代 web 应用中，分页是一个常见的需求！随着数据量的增加，传统的 MySQL 查询可能会面临性能瓶颈。为了提升用户体验，许多开发者开始考虑使用搜索引擎，如 Elasticsearch（ES）来优化分页查询。本文将介绍如何将 ES 与 MySQL 相结合来实现高效的分页。
## 什么是 Elasticsearch？
Elasticsearch 是
# 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
原创
2024-06-20 07:18:42
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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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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
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2024-04-29 23:05:15
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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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