场景1 内存参数配置不合理,文件系统缓存不足。 记得给你的Elasticsearch预留一定的内存给Lucene文件缓存使用哦。 场景2 查询范围过大,一次查询过多的分片,如全表扫描查询。 一次查询过多的分片,容易把内存撑爆,so,最好分批次查询,温柔点嘛。 场景3 进行深度翻页查询,如查询10000之后的结果。 进行深度翻页查询,如查...
hbase 的特点是适用于海量数据的在线存储,就是对 hbase 可以写入海量数据,但是不要做复杂的搜索,做很简单的一些根据 id 或者范围进行查询的这么一个操作就可以了。从 es 中根据 name 和 age 去搜索,拿到的结果可能就 20 个doc id,然后根据doc id到 hbase 里去查询每个doc id对应的完整的数据,给查出来,再...
有时在发起一个查询时,他会被延迟,或者响应时间很慢,查询缓慢可能会有多种原因;范围包括 shard 问题,或者计算查询中的某些元素。 从 elasticsearch 2.2版本开始提供 Profile API 供用户检查查询执行时间和其他详细信息。在这篇博客中,我们将探讨如何使用profile API查看查询计时。 Profile API Profile API 是Elasticsear...
1,es执行的查询语句的确足够慢,性能不佳。 2,是由于机器的原因导致es的查询慢,比如同一台机器上有其他磁盘吞吐比较大的服务在运行。 进程服务与机器监控 基于上述分析,我先看了出现问题的机器2上的进程服务读写磁盘的情况,发现对磁盘读写最频繁的仍然是es服务,所以应该是es的dsl语句导致的。 这里再插入一个当时...
ES优化：查询太慢？看看ES是如何把索引的性能压榨到极致 的！章的最后提到了倒排索引，不知道有没有勾起⼤家的好奇⼼，ES的索引是怎么做，为什么他会被⼴泛地叫做搜索引擎⽽不是数据库？根源在它的索引，所以这⼀篇带你⼀探究竟。⾔归正传，说起索引肯定是绕不开经典的B-Tree，来看两张图简单回顾下...
在执行elasticsearch查询的时候,有些查询会占用大量的资源导致响应很慢,这个时候就需要ES对慢查询进行监控。找到那些响应很慢的请求。ES的请求主要分为搜索和索引,ES也分别提供了这两种类型请求的慢查询日志。 搜索慢日志 慢搜索日志配置可以记录响应慢的搜索(查询和获取阶段)并将其放到一个专门的日志文件,这个配置只针...
ES 性能优化没有什么银弹,不要期待调一个参数,可以应对所有的性能慢的场景。 ES性能优化的杀手锏——filesystem cache 向es 里写的数据,写到磁盘文件里去了,查询的时候,操作系统会将磁盘文件里的数据自动缓存到 filesystem cache 里面。 ES的搜索引擎依赖于底层的 filesystem cache ,如果给 filesystem cache ...
对Double 类型字段做 Term 查询,因为检索方式和数据结构不匹配,同样还是因为数据量过大,导致慢查询。 高区分度字段 Terms 聚合。 慢查询的规避手段也已经相对比较成熟。可以完善慢查询的监控报警机制,在 CPU 使用率是偏高时制定合理的报警阈值。借此我们也梳理了 ES 查询可能存在的慢查询 Case,排查其他业务隐患,由此...
虽然搜索首页的加载速度明显快了,但是并没有实际解决根本问题——ES大结果集指定字段排序还是很慢。对业务来说,结果页上的一些边界功能的体验依旧不能尽如人意,比如导出、全量动态的搜索等等。这一点从监控上也能够较明显的看出:慢查询还是存在,并且还伴随着少量的接口超时。