柠檬学院马延辉：如何提高ElasticSearch索引速度

ElasticSearchIndex速度优化（官⽅翻译）使⽤Bulk请求进⾏IndexBulk请求将产⽣⽐单⽂档index请求有更好的性能。

⾄于Bulk请求中⽂档数量的⼤⼩，建议使⽤单⼀节点单⼀分⽚进⾏测试，先试试看100个，然后200个，然后400这样，每次进⾏翻倍测试，只要速度稳定了，也就是最合适的⼤⼩了。

但是要注意⼀下，并不是速度最合适了就OK，因为每次请求总的⼤⼩要进⾏⼀下控制。

并发发送的时候，ES内存压⼒会很⼤，⼀定要避免每次请求超过⼏⼗兆，即便是这样插⼊的性能更好（这个我踩过坑，我这测试超过10M，ES就不接受请求，直接拒绝了）。

使⽤多个节点或者多线程进⾏Index⼀般来说⼀个线程，即便是使⽤了Bulk⽅式进⾏Index，也⽆法达到ES集群的瓶颈，所以为了最⼤限度的利⽤集群资源，使⽤多线程或者多进程的⽅式进⾏Index是⼀个很好的选择。

这样不仅最⼤程度利⽤了集群资源，还帮助减少了fsync的成本。

（这个fsync是什么意思我暂时也没弄明⽩，后续补充）。

要注意⼀下TOO_MANY_REQUESTS (429) 相应（对应Java Client 则是EsRejectedExecutionException）, 这说明ES集群已经跟不上你Index的速度了，使⽤⼀些适当的⽅式限制⼀下速度吧。

（官⽅⽂档说暂停Index⼀会或者使⽤随机指数函数Backoff）。

类似Bulk Index 数量，多线程多进程Index也需要进⾏⼈⼯测试，直到找到⼀个合适线程数或者进程数。

增加refresh interval默认的 index.refresh_interval 是1s，在index的时候如果没有实时性检索需求，建议可以设置⼤⼀些，⽐如30S，如果不需要检索，等index完成才进⾏检索的话，可以设置为-1，也就是禁⽤，等完成index之后在调整回来。

禁⽤refresh，降低分⽚副本数如果需要⼀次index⼤量数据，最好禁⽤refresh，也就是将refresh_interval设置为-1，同时index.number_of_replicas 设置为0，也就是不需要副本。

ES大数据量性能优化调优方案在解决ES（Elasticsearch）大数据量性能问题时，可以从以下几个方面进行调优：1.硬件优化：-增加主机的内存容量：ES使用内存作为缓存，增加内存容量可以提高查询性能。

-使用SSD硬盘：SSD硬盘拥有更快的读写速度，可以提高索引和的性能。

-增加CPU核心数量：ES可以利用多核心进行并行处理，增加CPU核心数量可以提高查询和索引性能。

2.配置优化：-配置JVM堆大小：ES默认的JVM堆大小是1GB，可以根据服务器的内存容量适当调大，如设置为服务器总内存的50%。

-设置合理的分片数量：ES将数据分片存储，可以根据数据量和查询负载设置合适的分片数量，避免过多的分片导致资源浪费。

-增加副本数量：ES允许为每个分片设置多个副本，增加副本数量可以提高查询的并发能力和故障容错能力。

-禁用不必要的插件：禁用不必要的插件可以减少ES的启动时间和内存占用。

3.索引设计优化：-尽量减少字段数量：每个字段都需要存储和索引，减少字段数量可以减少存储和索引的开销。

-使用合适的字段类型：选择合适的字段类型可以降低存储空间和查询时间，如数字类型使用整型而不是浮点型。

-压缩索引存储：ES提供了多种索引存储格式，可以选择适合的格式进行索引存储的压缩，减少存储空间。

4.查询调优：- 避免使用全文检索查询：全文检索查询对ES来说是相对较慢的操作，如果只需要进行精确匹配查询，可以考虑使用Term查询。

-使用过滤器：过滤器是一种更快速的查询方式，可以在查询过程中对结果进行筛选，而不会计算相关性得分。

-使用批量操作：批量操作可以减少网络开销和提高吞吐量，对于需要批量处理的查询可以考虑使用批量操作接口。

5.缓存优化：-启用查询缓存：ES提供了查询缓存功能，可以将频繁使用的查询结果缓存起来，提高查询性能。

-使用字段数据加载：字段数据加载可以将字段的值和统计信息加载到内存中，减少查询时的IO操作。

6.集群管理优化：-增加节点数量：增加节点数量可以提高查询的并发能力和故障容错能力。

一、概述Elasticsearch作为一款开源的分布式搜索引擎，已经被广泛应用于各种企业级应用中。

然而，随着数据量的增长和查询请求的增加，提升Elasticsearch的响应时间成为了许多企业面临的挑战之一。

为了解决这一问题，我们需要对Elasticsearch的参数进行调优，以提高其响应时间和性能。

二、索引设计1. 确保合理的索引设计在使用Elasticsearch时，合理的索引设计是提升响应时间的关键之一。

我们需要确保索引的分片数量是合理的。

一般来说，每个分片的大小应该在10GB到50GB之间，过小或者过大的分片都会影响查询的性能。

我们还需要考虑合理的副本数量，以确保数据的可靠性和高可用性。

2. 使用合适的字段类型在创建索引时，我们需要选择合适的字段类型来存储数据。

对于需要进行全文搜索的文本字段，我们可以选择使用text类型；对于需要进行聚合和排序的字段，可以选择使用keyword类型。

合理选择字段类型可以减少索引的存储空间，并提高查询的性能。

三、硬件配置1. 确保足够的内存Elasticsearch是一个基于内存的搜索引擎，因此足够的内存是保障其性能的重要因素之一。

通常来说，我们建议将至少一半的可用内存分配给Elasticsearch进程，并且避免使用swap分区。

2. 高性能的存储设备除了内存以外，高性能的存储设备也是提升Elasticsearch响应时间的关键。

我们建议使用SSD硬盘来存储数据，以提高数据的读写速度。

四、调优参数1. 索引和搜索性能参数在Elasticsearch中，有许多与性能相关的参数可以进行调优，如index.merge、index.refresh_interval、search.throttled等。

通过合理设置这些参数，我们可以有效地提升Elasticsearch的性能。

通过增大index.refresh_interval的间隔时间，可以减少刷新操作对性能的影响；通过调整search.throttled参数，可以有效地控制搜索请求的并发度。

使用Elasticsearch的动态索引和索引优化关于映射实际工作中使用过ES的朋友可能会有和静儿一样的感受。

ES存储更新从编码上是很方便。

如下，Kubernetes的yaml文件完全可以通过json直接序列化一下，一行代码存入ES。

剩下的工作可以交给ES进行动态生成映射。

索引映射的生成方式有两种：动态映射字段和映射类型不需要在使用前定义，新字段名可以自动被添加到索引。

只需要更新索引，新字段可以被添加到顶层映射、内部对象或者嵌套字段。

显示的映射动态的映射，字段类型定义靠的ES自己来猜。

开发人员自己比ES 更了解自己的索引字段。

所以有时会需要明确的指定索引类型。

指定索引可以在创建索引时指定，也可以使用PUT API来在已经存在的索引里添加。

使用模板创建索引索引可使用预定义的模板进行创建，这个模板称作Index templates。

模板设置包括settings和mappings，通过模式匹配的方式可以使得多个索引重用一个模板。

别名说起来容易做起来难。

调试中，需要反复的权衡和实践。

发现索引的类型定义不合理，需要在ES平台上进行索引的字段类型修改。

如果使用的是模板方式，修改模板后需要将索引删除后重建生效。

如果只是想重命名一个字段而不修改映射，可以使用别名(alias)字段。

提高索引性能的一些建议提高写入效率1>使用批量请求并调整其大小使用bulk api可以多线程并发创建，并将操作合并批量进行请求。

批量的大小取决于数据、集群配置等。

2>根据日志对故障容忍，合理设置事务日志是同步还是异步因为Translog顺序写日志比构建索引更高效。

为了保证数据的完整性，ES默认每次请求结束都会进行一次sync同步操作。

但是如果是海量的日志，可以容忍发生故障时丢失一定的数据，可以设成异步来提高写效率。

设置参数是：index.translog.durability=async。

提高读取效率1>根据实时性需求调整索引刷新频率如果搜索结果不需要实时性很高，可以按需设置i索引刷新频率。

提升elasticsearch写入速度的案例分享一、背景基本配置5台配置为 24C/125G/17T 的主机，每台主机上搭建了一个elasticsearch节点。

采用的elasticsearch集群版本为7.1.1。

使用的管理工具包括kibana和cerebro。

数据来源数据来源为kafka的三个topic，主要用于实时日志数据的存储和检索，由于实时性要求，所以需要将数据快速的写入到es中。

关注【侠梦的开发笔记】获取更多干货这里就分别称它们为TopicA、TopicB、TopicC吧。

由于是调优写入，所以对源数据的一些基本的指标需要作出一个详细的梳理，便于后续分析。

以下为三个topic的数据产生情况：问题重现在未做任何配置的情况下，分别使用java和logstash进行数据抽取，发现效率都不高，具体问题表现在：1、kafka数据积压严重，消费跟不上生产的速度。

2、elasticsearch集群负载很高，大量写入被拒绝。

3、java程序频繁抛出RejectionException异常。

4、主机cpu异常的高。

操作系统层面及JVM的配置调整这里不再阐述，有很多关于此类的文章可以参考。

我们分模块对各个部分进行调整，具体细节如下。

二、写入程序优化从定数到定量在使用的java程序中，我们将固定条数插入改为固定大小插入，由于使用的es版本较高，直接替换成了官方推荐的BulkProcessor方式。

具体指定属性有：# 每2w条执行一次bulk插入bulkActions: 20000# 数据量达到15M后执行bulk插入bulkSizeMb: 15# 无论数据量多少，间隔20s执行一次bulkflushInterval: 20# 允许并发的bulk请求数concurrentRequests: 10这里的具体配置值，可以根据观察集群状态，来逐步增加。

对于高版本的es，可以通过x-pack的监控页面观察索引速度进行相应调整，如果es版本较低，可以使用推荐的rest api进行逻辑封装。

elasticsearch索引技巧【原创实用版4篇】篇1 目录1.Elasticsearch 简介2.索引的作用3.索引的类型4.索引的技巧5.索引的优化6.总结篇1正文1.Elasticsearch 简介Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的分布式搜索和分析引擎。

它能够快速地存储、搜索和分析大量数据。

Elasticsearch 具有高度可扩展性，能够处理 PB 级别的数据。

它广泛应用于日志分析、数据可视化、实时搜索等领域。

2.索引的作用在 Elasticsearch 中，索引是一种重要的数据结构，用于快速查找和定位文档。

索引可以看作是文档的“路由”，它可以根据关键词快速找到相关文档。

有了索引，Elasticsearch 能够在毫秒级别内完成搜索和分析任务。

3.索引的类型Elasticsearch 中有多种索引类型，包括：- BKD 索引：基于文档内容的索引，适用于全文搜索。

- IDX 索引：基于文档 ID 的索引，适用于精确查找。

- TVD 索引：基于文档类型的索引，适用于分类查询。

4.索引的技巧创建索引时，可以采用以下技巧来提高搜索效率：- 选择合适的索引类型：根据搜索需求，选择合适的索引类型。

- 合理分配字段：将相关字段分配到同一个索引中，以提高搜索的准确性。

- 使用预处理：对搜索关键词进行预处理，如分词、拆分等，以提高搜索效果。

5.索引的优化为了提高 Elasticsearch 的性能，可以对索引进行优化：- 优化索引结构：定期对索引进行维护，如合并碎片、更新文档等。

- 缓存索引数据：将热点数据缓存到内存中，以减少磁盘 I/O 操作。

- 调整索引参数：根据实际情况，调整索引的参数，如分配、刷新等。

6.总结Elasticsearch 的索引技巧对于提高搜索性能至关重要。

通过合理创建和管理索引，可以实现高效、准确的搜索和分析。

篇2 目录1.Elasticsearch 简介2.索引的作用3.索引的类型4.索引的优化技巧5.索引的注意事项篇2正文1.Elasticsearch 简介Elasticsearch 是一款开源的分布式搜索引擎，它可以快速地存储、搜索和分析大量数据。

Elasticsearch索引和查询性能调优的21条建议Elasticsearch部署建议1. 选择合理的硬件配置：尽可能使⽤ SSDElasticsearch 最⼤的瓶颈往往是磁盘读写性能，尤其是随机读取性能。

使⽤SSD（PCI-E接⼝SSD卡/SATA接⼝SSD盘）通常⽐机械硬盘（SATA盘/SAS盘）查询速度快5~10倍，写⼊性能提升不明显。

对于⽂档检索类查询性能要求较⾼的场景，建议考虑 SSD 作为存储，同时按照 1:10 的⽐例配置内存和硬盘。

对于⽇志分析类查询并发要求较低的场景，可以考虑采⽤机械硬盘作为存储，同时按照 1:50 的⽐例配置内存和硬盘。

单节点存储数据建议在2TB以内，不要超过5TB，避免查询速度慢、系统不稳定。

2. 给JVM配置机器⼀半的内存，但是不建议超过32G修改 conf/jvm.options 配置，-Xms 和 -Xmx 设置为相同的值，推荐设置为机器内存的⼀半左右，剩余⼀半留给操作系统缓存使⽤。

JVM 内存建议不要低于 2G，否则有可能因为内存不⾜导致 ES ⽆法正常启动或内存溢出，JVM 建议不要超过 32G，否则 JVM 会禁⽤内存对象指针压缩技术，造成内存浪费。

机器内存⼤于64G 内存时，推荐配置 -Xms30g -Xmx30g。

JVM 堆内存较⼤时，内存垃圾回收暂停时间⽐较长，建议配置 ZGC 或 G1 垃圾回收算法。

3. 规模较⼤的集群配置专有主节点，避免脑裂问题Elasticsearch 主节点负责集群元信息管理、index 的增删操作、节点的加⼊剔除，定期将最新的集群状态⼴播⾄各个节点。

在集群规模较⼤时，建议配置专有主节点只负责集群管理，不存储数据，不承担数据读写压⼒。

# 专有主节点配置(conf/elasticsearch.yml)：node.master:truenode.data: falsenode.ingest:false# 数据节点配置(conf/elasticsearch.yml)：node.master:falsenode.data:truenode.ingest:trueElasticsearch 默认每个节点既是候选主节点，⼜是数据节点。

ES集群调整搜索速度一、内存文件系统足够的缓存一、内存文件系统足够的缓存Elasticsearch严重依赖于文件系统缓存，以加快搜索速度。

通常，您应确保至少有一半的可用内存分配给文件系统缓存，以便Elasticsearch可以将索引的热区保留在物理内存中。

二、使用更快的硬件如果搜索是受CPU限制的，那就加大CPU。

ES对CPU的要求，使用多核CPU优于单核CPU。

如果搜索是在I/O上受限制的话，就需要提供更多的内存和更快的硬盘。

SSD硬盘性能优于机械硬盘，本地硬盘性能优于远程虚拟硬盘。

三、文档建模设计文档应该建模设计，是搜索尽可能的快。

避免使用nested（慢几倍）和父子关系（慢百倍），可以通过对文档进行非规范化的建模设计来达到相同的目的，解决问题。

四、搜索尽可能少的字段query_string或 multi_match查询目标的字段越多，它的速度就越慢。

五、预索引数据您应该利用查询中的模式来优化数据索引的方式。

例如：你有一个类型的文档所有文档都包含一个字段 price，并且你大多数查询的时候都是使用比较固定的大小范围查询或者聚合，此时如果把这个时间分为预索引到文档中，并且使用terms聚合查询会更快。

例如，你有一类型的数据如下PUT index/_doc/1{"designation": "spoon","price": 13并且你搜索的时候经常使用以下范围查询GET index/_search{"aggs": {"price_ranges": {"range": {"field": "price","ranges": [{ "to": 10 },{ "from": 10, "to": 100 },{ "from": 100 }]}}}}此时你就应该在文档索引时添加一个price_range字段，并且映射成keyword类型的PUT index{"mappings": {"_doc": {"properties": {"price_range": {"type": "keyword"}}}}PUT index/_doc/1{"designation": "spoon","price": 13,"price_range": "10-100"}然后查询、聚合的时候就使用这个新的字段来代替price的range 聚合GET index/_search{"aggs": {"price_ranges": {"terms": {"field": "price_range"}}}}六、将标识符映射为keyword类型有些字段虽然是数字类型的，但是实际上并不是都要映射为数字类型。

索引提高查询速度的方法一、索引的重要性。

1.1 就好比在一个巨大的图书馆里找一本书，如果没有索引，那可就像大海捞针一样困难。

索引就像是图书馆的目录，能让我们快速定位到想要的数据。

在数据库或者文件系统中，查询大量数据时，没有索引的话，计算机就得逐个检查数据，那速度慢得就像蜗牛爬。

1.2 打个比方，假如你要在一堆杂乱无章的信件里找一封特定的信，一封一封翻找得花费老长时间。

但如果这些信件按照寄信人或者日期等做了索引，那就简单多了，就像探囊取物一样轻松。

二、创建合适的索引。

2.1 要根据查询需求来创建索引。

比如说，在一个存储用户信息的数据库里，如果经常根据用户名查询用户，那就得给用户名这个字段创建索引。

这就如同给开锁的钥匙做个标记，方便快速找到对应的锁。

要是创建的索引和查询需求不匹配，那索引就成了摆设，就像给马配了个牛鞍，根本不搭调。

2.2 避免创建过多无用的索引。

过多的索引就像一个人身上背了太多的包袱，不仅会占用大量的存储空间，还会影响数据的插入、更新和删除操作的速度。

就好比一个人本来走路挺轻快的，但是背了一大堆东西，就走不动道了。

2.3 复合索引的使用也很有讲究。

如果查询经常同时用到几个字段，那就可以创建复合索引。

这就好比把几个相关的东西放在一个盒子里，找的时候一起找，方便又快捷。

但是复合索引里字段的顺序也很重要，要把最常用的字段放在前面，就像排队一样，重要的在前头。

三、维护索引。

3.1 索引不是创建了就一劳永逸的。

数据在不断变化，就像人会不断成长一样。

如果数据更新、删除或者插入频繁，索引可能会变得碎片化，就像一件好好的衣服被扯得破破烂烂的。

这时候就需要对索引进行重建或者重新组织，让它恢复高效。

3.2 要定期检查索引的使用情况。

有些索引可能随着业务的发展不再被使用，那就像一个废弃的工具一样，可以考虑删除。

这样可以释放空间，提高整体的性能。

要是一直留着这些没用的索引，那就是占着茅坑不拉屎，浪费资源。

通过合理创建、维护索引，就能让查询速度像火箭一样提升，让数据查询变得轻松愉快。

ELASTICSEARCH性能调优ELASTICSEARCH 性能调优建议创建索引调优1.在创建索引的使⽤使⽤批量的⽅式导⼊到ES。

2.使⽤多线程的⽅式导⼊数据库。

3.增加默认刷新时间。

默认的刷新时间是1秒钟，这样会产⽣太多⼩的SEGMENT，导致未来的合并压⼒，如果调整这个⼤⼩，会导致实时性的降低。

默认1秒钟，就是创建在插⼊后⼀秒钟创建索引，如果设置30秒，那么每隔30秒将缓存的数据写⼀个内存的SEGMENT，让es可以搜索到。

4.在初始导⼊的时候，禁⽌刷新和复制。

如果在需要导⼊⼤量数据时，应该禁⽌刷新，将 index.refresh_interval 刷新间隔设置为-1，并且将复制分⽚数（index.number_of_replicas）设置为0。

这是会有临时丢失分⽚数据的的风险，但是创建索引会更快。

⼀旦初始导⼊完成，需要将index.refresh_interval 和index.number_of_replicas 设置会原来的值。

5.禁⽌swap⼤多数操作系统会将内存使⽤到⽂件系统缓存，会将应⽤程序未⽤到的内存交换出去。

会导致jvm的堆内存交换到磁盘上。

交换会导致性能问题。

会导致内存垃圾回收延长。

会导致集群节点响应时间变慢，或者从集群中断开。

临时禁⽌ swap的⽅法swapoff -a永久禁⽌的⽅法编辑 /etc/fstab ⽂件，注释所有包含 swap的⽂件⾏。

6.将内存分配给⽂件系统⽂件系统缓存被⽤来⽂件缓冲操作，应确保运⾏es的机器⼀般内存⽤于⽂件系统缓存。

7.使⽤⾃动产⽣的D如果明确指定了⽂档ID，ES会去检查在相同的分⽚上是否有冲突的ID，这个会影响索引的性能。

8.使⽤更快的硬件使⽤SSD硬盘，速度会超过机械硬盘。

使⽤本地存储，不要使⽤远程存储或NFS,SMB等。

9.索引缓冲⼤⼩ES默认的索引缓冲是内存⼤⼩的是系统的10%，如果内存10G，那么1G是分配给ES的索引缓冲的。

10.禁⽌ _field_names如果不⽤来查询，可以禁⽌ _field_names.查询调优1.给⽂件系统增加缓存需要给⼀半的内存给⽂件系统。

ElasticSearch搜索引擎的性能优化方法研究一、引言随着互联网的迅猛发展，数据量呈现爆炸式增长，各类应用程序对搜索引擎性能的要求也越来越高。

ElasticSearch作为轻量级，分布式搜索引擎应运而生，它具有分布式、高性能、可扩展等优点，成为企业互联网搜索引擎的首选。

但在实际使用中，由于数据量增多，搜索查询变得缓慢，快速响应用户查询变得更加困难。

本文旨在通过研究ElasticSearch搜索引擎的性能优化方法，为开发者提供一些实用的参考意见。

二、性能瓶颈分析1. 网络瓶颈ElasticSearch搜索引擎是分布式的，所以一个节点的网络延迟、带宽等都会直接影响整个集群的性能。

在网络繁忙的情况下，延迟将会增加，带宽将减小，导致节点之间的通信变得缓慢。

因此，需要通过管理好网络的流量和延迟，调整集群的配置和部署方式，来降低网络瓶颈的影响。

2. 硬件瓶颈硬件因素是影响ElasticSearch搜索引擎性能的另一个关键因素。

在硬件参数配置上，包括存储设备、CPU、内存、网络带宽等都会影响ElasticSearch的性能。

其中，内存是影响搜索性能的关键因素，它可以提高搜索请求的响应速度，同时也可以提高数据索引、更新的速度。

3. 查询负载瓶颈查询负载瓶颈是指在查询较大的数据集时，搜索请求通常需要更长时间来处理，从而影响ElasticSearch的性能。

当查询结果超过搜索请求容量时，ElasticSearch会拒绝查询请求并返回错误消息。

三、性能优化方法1. 预热缓存ElasticSearch使用内存来存储缓存，可以通过预热缓存来提高搜索请求的响应速度。

预热缓存可以在不影响ElasticSearch性能的情况下，使缓存在内存中。

2. 优化索引索引是搜索引擎的核心部分，ElasticSearch支持多种类型的索引，包括单字段、多字段、倒排索引等。

优化索引可以使ElasticSearch搜索请求更快地执行。

可以通过使用正确的索引类型来提高搜索的速度。

elasticsearch面试题Elasticsearch是一个开源的实时分布式搜索和分析引擎，用于处理海量数据，并能够快速地进行搜索、分析和可视化。

在使用和部署Elasticsearch时，可能会遇到一些挑战和问题。

本文将提供一些常见的Elasticsearch面试题，并探讨它们的解决方法。

1. 什么是Elasticsearch？它的主要特点是什么？Elasticsearch是一种开源的全文搜索和分析引擎，基于Lucene库。

它具有以下主要特点：- 实时性：Elasticsearch具有快速响应和实时搜索能力，能够在毫秒级别内返回搜索结果。

- 分布式：Elasticsearch采用分布式架构，可以将数据分片存储在多个节点上。

这种方式可以提高搜索和处理大规模数据的性能。

- 可伸缩性：Elasticsearch支持横向扩展，可以轻松地添加或删除节点，以适应不同规模的数据和负载。

- 多数据类型支持：Elasticsearch支持多种数据类型，包括文本、数值、地理位置等，可以满足不同应用场景的需求。

- 强大的查询语言：Elasticsearch提供丰富的查询语言，包括全文搜索、过滤、聚合等功能，可以灵活地进行数据搜索和分析。

2. 什么是索引（Index）和文档（Document）？在Elasticsearch中，索引（Index）是一种逻辑上的数据容器，类似于关系数据库中的数据库。

一个索引可以包含多个文档（Document），每个文档就相当于是数据库中的一行记录。

每个文档都有一个唯一的ID来标识自己，而索引可以根据需要进行分片和复制。

3. 如何在Elasticsearch中执行基本的搜索操作？在Elasticsearch中，可以通过使用查询语句来执行搜索操作。

常见的查询语句包括：- Match查询：根据指定的字段进行全文匹配搜索。

- Term查询：根据指定的字段进行精确匹配搜索。

- Range查询：根据指定的范围进行搜索，如日期范围、数值范围等。

ElasticSearch性能优化策略ElasticSearch性能优化主要分为4个方面的优化。

一、服务器部署1、增加1-2台服务器，用于负载均衡节点elasticSearch的配置文件中有2个参数：node.master和node.data。

这两个参数搭配使用时，能够帮助提供服务器性能。

1.1>node.master: false node.data: true该node服务器只作为一个数据节点，只用于存储索引数据。

使该node服务器功能单一，只用于数据存储和数据查询，降低其资源消耗率。

1.2>node.master: true node.data: false该node服务器只作为一个主节点，但不存储任何索引数据。

该node服务器将使用自身空闲的资源，来协调各种创建索引请求或者查询请求，讲这些请求合理分发到相关的node服务器上。

1.3> node.master: false node.data: false该node服务器即不会被选作主节点，也不会存储任何索引数据。

该服务器主要用于查询负载均衡。

在查询的时候，通常会涉及到从多个node服务器上查询数据，并请求分发到多个指定的node服务器，并对各个node服务器返回的结果进行一个汇总处理，最终返回给客户端。

2、关闭data节点服务器中的http功能针对ElasticSearch集群中的所有数据节点，不用开启http服务。

将其中的配置参数这样设置：http.enabled: false，同时也不要安装head,bigdesk,marvel等监控插件，这样保证data节点服务器只需处理创建/更新/删除/查询索引数据等操作。

http功能可以在非数据节点服务器上开启，上述相关的监控插件也安装到这些服务器上，用于监控ElasticSearch集群状态等数据信息。

这样做一来出于数据安全考虑，二来出于服务性能考虑。

3、一台服务器上最好只部署一个Node一台物理服务器上可以启动多个Node服务器节点（通过设置不同的启动port），但一台服务器上的CPU,内存，硬盘等资源毕竟有限，从服务器性能考虑，不建议一台服务器上启动多个node节点。

Elasticsearch聚合优化聚合速度提升5倍1、聚合为什么慢？⼤多数时候对单个字段的聚合查询还是⾮常快的，但是当需要同时聚合多个字段时，就可能会产⽣⼤量的分组，最终结果就是占⽤ es ⼤量内存，从⽽导致 OOM 的情况发⽣。

实践应⽤发现，以下情况都会⽐较慢：1）待聚合⽂档数⽐较多（千万、亿、⼗亿甚⾄更多）；2）聚合条件⽐较复杂（多重条件聚合）；3）全量聚合（翻页的场景⽤）。

2、聚合优化⽅案探讨优化⽅案⼀：默认深度优先聚合改为⼴度优先聚合。

"collect_mode" : "breadth_first"1depth_first 直接进⾏⼦聚合的计算breadth_first 先计算出当前聚合的结果，针对这个结果在对⼦聚合进⾏计算。

优化⽅案⼆：每⼀层terms aggregation内部加⼀个 “execution_hint”: “map”。

"execution_hint": "map"1国内解释最详细的版本来⾃Wood⼤叔：Map⽅式的结论可简要概括如下：1）查询结果直接放⼊内存中构建map，在查询结果集⼩的场景下，速度极快；2）但如果待结果集合很⼤的情况，map⽅式不⼀定也快。

3、做个实验聚合的平衡点是多少呢？3.1 实验场景场景⼀：在近亿的document中，检索满⾜给定条件的数据，并对聚合结果全量聚合。

场景⼆：在百万级别的document中，全量聚合。

场景三：在近亿级别的document中，全量聚合。

3.2 聚合操作POST index_*/_search{"sort": [{"nrply": "desc"}],"aggs": {"count_ix": {"terms": {"field": "ix_id","execution_hint": "map","size": 1000,"collect_mode": "breadth_first"}}},"size":0}1234567891011121314151617181920211）修改索引名称，以获取更多的⽂档。

Elastic Search的高级搜索技巧Elastic Search是一款开源的搜索引擎，它能够通过各种方式来存储、搜索和分析数据。

由于Elastic Search具有卓越的性能和全面的功能，因此在日常的开发和数据处理中广泛使用。

然而，在使用Elastic Search的过程中，为了获得更准确的搜索结果和快速的检索速度，我们需要掌握一些高级搜索技巧。

本文将介绍Elastic Search的高级搜索技巧以及如何使用它们提高数据的搜索效率。

1. 通配符搜索通配符搜索是指使用* 或者 ? 来匹配任意字符或者任意一个字符的搜索。

这种搜索方式可以广泛应用于一些无法用正则表达式来描述的字符串模式匹配。

比如，我们想要搜索所有以“el”开头的单词，我们可以使用通配符搜索，如下所示：GET /my_index/_search{"query": {"wildcard": {"title": "el*"}}}其中，title是我们想要搜索的字段，el*表示所有以“el”开头的单词。

2. 模糊搜索模糊搜索是指在搜索字符串时，可以通过指定最大编辑距离来查找与搜索字符串相似的结果。

通过设置最大编辑距离，可以查找包括单词拼写错误或其他类型的拼写错误的文档，这样搜索结果的准确性就会得到提高。

例如：GET /my_index/_search{"query": {"fuzzy": {"value": "helbl","fuzziness": "2"}}}}在上面的例子中，我们查找标题字段，我们使用了模糊搜索，值为“helbl”，最大编辑距离为2。

3. 范围搜索范围搜索是指搜索一定字段内符合一定范围条件的数据的搜索方式。

比如，我想查找所有“age”字段在18到25之间的文档，我们可以使用范围搜索方式，如下所示：GET /my_index/_search{"range": {"age": {"gte": 18,"lte": 25}}}}其中，gte表示大于等于，lte表示小于等于。

elasticsearch索引技巧Elasticsearch 是一个分布式引擎，具有快速、可扩展、高可靠性等优势。

在使用 Elasticsearch 时，如何优化索引的设计和使用是非常重要的。

下面是一些 Elasticsearch 索引技巧，帮助你更好地使用Elasticsearch。

1.确定合适的分片数量：Elasticsearch 使用分片来实现数据的分布和扩展性。

在创建索引时，需要确定合适的分片数量。

分片数量的选择会影响索引和检索的性能。

通常，可以根据数据量和硬件资源来选择一个合适的值。

2.避免频繁的索引操作：索引操作是 Elasticsearch 中的昂贵操作，特别是在索引大量数据时。

为了避免频繁的索引操作，可以使用缓冲区机制或者批量处理来减少索引的次数。

3.使用合适的字段类型：Elasticsearch 支持多种字段类型，包括字符串、数字、日期等。

选择合适的字段类型可以提高索引和检索的性能。

此外，通过设置字段的映射，可以控制字段的分词、索引等行为。

4.合理使用分词器：分词器是用来将文本分成多个词语的工具。

在索引和检索过程中，分词器起着关键的作用。

通过选择合适的分词器，可以提高的准确性和效率。

5.控制索引的刷新策略：索引操作后，会对索引执行一次刷新操作，以使之对可见。

刷新操作对性能有一定的开销。

为了提高性能，可以通过调整刷新策略来减少索引的刷新次数。

6.压缩索引：Elasticsearch 在磁盘上存储索引数据，通过压缩索引可以减少磁盘空间的占用。

可以使用合适的压缩算法来压缩索引数据，提高磁盘的利用率。

7.合理配置索引的参数：Elasticsearch 提供了丰富的参数配置选项，通过合理配置这些参数可以提高索引和检索的性能。

例如，可以调整缓冲区的大小、控制索引的副本数等。

8.优化查询：查询是 Elasticsearch 中常用的操作。

通过合理设计查询，可以提高的准确性和效率。

可以使用过滤器、布尔查询、范围查询等功能来优化查询。

优化索引的技巧
优化索引是提高数据库性能的重要方面。

下面是一些优化索引的技巧：
1. 选择合适的索引类型：常见的索引类型包括B树索引、哈希索引和全文索引等。

根据具体的查询需求选择合适的索引类型可以提高查询效率。

2. 考虑索引列的顺序：将最经常用于查询的列放在索引的前面可以有效地提高查询性能。

3. 避免过多的索引：过多的索引会增加数据库的存储空间和维护成本，同时也会降低写操作的性能。

只创建必要的索引来满足查询需求。

4. 考虑索引的列宽：选择合适的数据类型可以减少索引的列宽，从而减少存储空间和提高查询性能。

5. 统计信息的更新：数据库会根据统计信息来选择最佳的查询计划。

定期更新索引的统计信息可以确保数据库做出最佳的查询优化决策。

6. 考虑覆盖索引：如果查询的结果只需要索引中的列，可以使用覆盖索引来避免数据库通过索引进行数据的查找。

7. 适当使用索引提示：在某些情况下，数据库的查询优化器可能无法选择最佳
的查询计划。

通过使用索引提示可以强制数据库使用指定的索引。

8. 定期重新组织索引：定期重新组织索引可以减少数据碎片，提高数据库性能。

9. 分区索引：对于大型的数据表，可以使用分区索引将数据分成多个逻辑分区，从而提高查询性能。

10. 考虑部分索引：部分索引只包含满足某些条件的行，可以减少索引的大小，提高查询性能。

总的来说，优化索引的关键是根据具体的查询需求选择合适的索引，并且定期更新索引的统计信息、重新组织索引以及根据实际情况进行索引的调整和优化。