为了优化Elasticsearch(ES)的查询速度,可以从以下几个方面进行: 1. 分析当前ES查询性能瓶颈 使用Profile API:通过ES的Profile API分析查询的性能,找出查询中的瓶颈所在。这可以帮助你了解查询中哪些部分消耗了最多的时间,从而有针对性地进行优化。 json GET /your_index/_search { "profile": true, "query": { ...
1.调小索引副本数;针对索引节点粒度:curl -XPUT http://xxxx:9200/m_pd_cu_id_gps_2es_inc_hi_out/_settings -d '{"number_of_replicas":1}' 2.设置延迟提交,延迟提交意味着数据提交到搜索可见,有延迟,需要结合业务配置;针对索引节点粒度:curl -XPUT http://xxxx:9200/m_pd_cu_id_gps_2es_inc_...
1. 如只文档的doc_ic,则可配置"_source": false 如果我们只需要文档的doc_id而不需要文档_source中的任何字段,那么则可以添加配置"_source": false。此时,ES 将只需要执行查询的 query 阶段而不需要执行 fetch 阶段,从而极大地加快查询速度。 修改前: GET /my-index-000001/_search? { "query": { "match...
ES从5.0开始引入这种新结构 Term Query由于通常非常快,从5.1.1开始不再被缓存到Query Cache 有兴趣的可以看一下详细分析:https://elasticsearch.cn/article/446 优化方法 把不做范围查询的数值类型修改为keyword类型 3、reIndex索引 先在管理平台创建新索引模板。模板名:xxx_new,设置索引生成规则 在导数据之前将新索...
(1)性能优化的杀手锏——filesystem cache os cache,操作系统的缓存 你往es里写的数据,实际上都写到磁盘文件里去了,磁盘文件里的数据操作系统会自动将里面的数据缓存到os cache里面去 es的搜索引擎严重依赖于底层的filesystem cache,你如果给filesystem cache更多的内存,尽量让内存可以容纳所有的indx segment file索...
es java搜索优化速度 es使用哪些索引加快查询,现在越来越多海量的数据需要被传输,存储,管理和分析。只有那些具备分布式和并行处理能力的系统才能担此大任。而这其中就有一款开源产品叫Elasticsearch(以下简称ES)。本文主要关注如何通过配置(包括索引维度,集群维度等
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我们应该怎么再优化呢?ES查询的原理,当请求打到某号分片的时候,如果没有指定分片类型(preference参数)查询,请求会负载到对应分片号的各个节点上。而集群默认副本配置是一主一副,针对于此,我们想到了扩容副本的方式,由默认的一主一副变为一主二副,同时增加相应物理机。