ES优化 开篇之作，由于时间紧张和能力有限，时间没来得及详细整理，望不要吐槽
1. 【 ES分词 空闲的时候整理一波 】
相关性算分是指文档与查询语句间的相关度，英文为relevance
Q： 通过倒排索引可以获取与查询语句相匹配的文档列表，那么 如何将最符合用户查询需求的文档放在前列呢 ？
A： 本质是一个排序问题，排序是依据是相关性算分。
实例
倒排索引
单词 | 文档ID列表 |
alfred | 1,2 |
way | 1 |
相关性算分的几个重要概念：
1. Term Frequency（ TF ）词频，即单词在该文档中出现的次数。词频越高，相关度越高。
2. Document Frequency ( DF ) 文档频率，即单词出现的文档数。
3. Inverse Document Frequency ( IDF ) 逆向文档频率，与文档频率相反，简单理解为 1/DF。即单词出现的文档数越少，相关度越高。
4. Field-length Norm 文档越短，相关性越高。
2. ES如何做到亿级数据查询毫秒级返回 ？
今日一名高级开发小伙伴儿突然问道这个问题，刚开始听到这个命题，也是有点儿一头雾水。
当前ES的数据总量是300万，距离规划每天500万有些差距。第一次查询时间500毫秒，二次查询5毫秒。
有一个组件叫 filesystem 可以值得一探究竟
【未完待续】
https://cloud.tencent.com/developer/article/1511890
https://mp.weixin.qq.com/s/yNXcFhZ3OKEXXMq2lw085w
reflush&flush
ES索引写入性能优化
1.用bulk批量写入
2.默认的refresh间隔是1s，用index.refresh_interval参数可以设置，这样会其强迫es每秒中都将内存中的数据写入磁盘中，创建一个新的segment file。
正是这个间隔，让我们每次写入数据后，1s以后才能看到。
但是如果我们将这个间隔调大，比如30s，可以接受写入的数据30s后才看到，那么我们就可以获取更大的写入吞吐量，因为30s内都是写内存的，每隔30s才会创建一个segment file。
3.使用自动生成的id
如果我们要手动给es document设置一个id，那么es需要每次都去确认一下那个id是否存在，这个过程是比较耗费时间的。
如果我们使用自动生成的id，那么es就可以跳过这个步骤，写入性能会更好。对于你的业务中的表id，可以作为es document的一个field
4.禁止refresh和replia
如果我们要一次性加载大批量的数据进es，可以先禁止refresh和replia复制，将index.refresh_interval设置为-1，将index.number_of_replicas设置为0即可。
这可能会导致我们的数据丢失，因为没有refresh和replica机制了。
但是不需要创建segment file，也不需要将数据replica复制到其他的replica shasrd上面去。
此时写入的速度会非常快，一旦写完之后，可以将refresh和replica修改回正常的状态。
