如何优化Elasticsearch的查询性能?

优化Elasticsearch查询性能可以从以下几个方面进行:

  1. 合理设计索引和分片

    • 确保设置合理的分片和副本数,考虑数据量、节点数和集群大小。
    • 根据数据量和节点数量调整分片数量,避免使用过多分片,因为每个分片都需要额外的资源和开销。
  2. 优化索引设置

    • 使用合适的索引设置可以提高Elasticsearch的性能,例如,使用index.refresh_interval设置合适的刷新间隔,以减少写入操作对性能的影响。
    • 如果不需要实时搜索,可以将index.translog.durability设置为async,降低写入操作的延迟。
  3. 优化查询

    • 避免使用高开销的查询,如深度分页、脚本查询等。
    • 合理使用过滤器,因为过滤器的结果可以被缓存,而查询的结果则不能。
    • 使用批量操作,将多个操作组合成批量请求,减少网络开销。
  4. 使用过滤器而不是查询

    • 过滤器不计算相关性得分,结果可被缓存,提高查询速度。
  5. 使用分页限制返回结果数量

    • 降低计算和传输负担,提高查询性能。注意深度分页可能导致性能问题,考虑使用search_after参数。
  6. 保持Elasticsearch版本更新

    • 定期发布新版本以修复错误并提供新功能,保持版本更新至关重要。
  7. 监控集群

    • 使用监控工具如Elasticsearch Head、Kibana monitoring插件,监控集群的健康和性能。
  8. 写入(索引化)优化建议

    • 使用Elasticsearch的批量API,提高索引速度,减少网络开销和资源消耗。
  9. 硬件优化

    • 使用固态硬盘(SSD)作为存储设备,因为它们可以显著提高索引和搜索性能。
  10. 避免热点节点

    • 确保负载在所有节点上均衡分布,避免热点节点,提高Elasticsearch的性能。
  11. 查询性能分析

    • 使用Profile API分析查询的性能,找出瓶颈所在,针对性地进行优化。

通过实施上述策略,可以显著改善Elasticsearch的查询速度与资源利用效率。

你只要把这三点合理使用好,基本上就不会出现大问题

所以优化es特别牛其实也没啥,除非跟你较真使劲挖底层,那没办法。。。。。。

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