ES 默认对于数值字段建立BKDTree 索引,但是倒排索引能够最大发挥Lucene 的查询性能。所以对于有限枚举值的数值字段,也建议使用keyword 类型以创建倒排索引。 字段值太长会大幅增加 ES的序列化跟Highlight 开销,且Lucene 限制单个term 长度不能超过65536,对于超长的值可以配置ignore_above忽略超长
性能监控:使用 Kibana 等工具监控查询性能,识别瓶颈,并根据数据流量和负载及时进行调整。 分析慢查询:利用 Elasticsearch 的慢查询日志功能,分析并优化性能较低的查询。 8.数据建模与设计 合理的数据结构:设计合理的数据结构,尽量减少不必要的字段和嵌套,以提高查询效率。 预聚合数据:对于一些需要频繁查询的统计数据,可...
我们可以像数据库中根据时间创建表来存放不同时段的数据一样,在ES中也可用建多个索引的方式来分开存放不同时段的数据。比数据库中更方便的是ES中可以通过别名滚动指向最新的索引的方式,让你通过别名来操作时总是操作的最新的索引。ES的rollover index API 让我们可以根据满足指定的条件(时间、文档数量、索引大小)创建...
性能相关指标 description:ES监控指标 # ###ElasticSearch监控指标梳理### ##集群 status #集群状态green、yellow、red number_of_nodes #集群节点个数 active_primary_shards #正常的主分片数量 active_shards #正常的分片数 relocating_shards #正在迁移的分片数 initializing_shards #刚刚创建的分片数 unassigned_sha...
match:根据一个字段查询 multi_match:根据多个字段查询,参与查询字段越多,查询性能越差 精准查询 精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。常见的有: term:根据词条精确值查询 range:根据值的范围查询 term查询 因为精确查询的字段搜是不分词的字段,因此查询的条件也必须是...
3、ES查询性能调优 3.1 拆分索引 ES能存千亿数据,不表示你可以在匹配到千亿数据时还能秒级返回。拆分索引是指你在搜索时,必须尽量缩小搜索的数据集范围。 按照数据源拆分,每个数据源独立索引。 按照时间拆分,每月建索引。 原先是按照数据源天然地分开索引。但日积月累,单个数据源的数据也日益膨胀,月新增一亿条数据...
使用Profile API分析慢查询:定期分析慢查询,找出性能瓶颈。 python query = { "profile": True, "query": { "match": { "field_name": "query_term" } } } 监控集群健康:确保集群状态良好,及时处理节点故障。 python health = es.cluster.health() 综上所述,Elasticsearch查询优化需要从多个方面入手...
ES的性能都不太好,所以可以在设计存入ES的数据模型的时候先做一部分工作,可以把关联关系直接放在数据模型中,这个通过ES就可以直接查询到。 也就是说把关联关系放在在业务代码中。 禁止深分页查询:ES的深分页查询性能很差。最好不要用,用别的workaround。 更多精彩内容请关注微信公众号:...
简介:ES迭代过程支持了越来越多特性与优化,版本升级显得十分必要。测试又很难覆盖所有场景,灰度升级过程中难免遇到一些问题,这里主要分析terms查询的一个性能损失问题。 背景 1.对于7版本(大版本)集群希望只维护一个版本,最终选择7.17,对同大版本的7.5版本集群进行升级 ...
es查询性能指标 es 性能测试数据 测试背景 因为ES(ElasticSearch)前段时间查询效率有点慢,技术小组对索引做了一些改动,因此需要测试一下修改后的查询效率,跟之前的结果做一下对比,所以有了这次测试。 需求简述 本文主要是分享一下我做测试的一些过程和思考,这里的需求不理解不影响阅读下文。