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": { ...
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_hi_out/_settings -d '{"index.refresh_interval":"10s"}';默认值1s; 3.设置索引缓冲buffer,最大512m,默认值是jvm的10%;ES集群粒度config/elasticsearc...
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重新刷索引,增加冗余的时间字段,精确到天。 带有时间范围的查询使用该字段进行查询 2.4、索引优化,合理使用keyword类型 分析 ES5.x里对数值型字段做TermQuery可能会很慢。 在ES5.x+里,一定要注意数值类型是否需要做范围查询,看似数值,但其实只用于Term或者Terms这类精确匹配的,应该定义为keyword类型。 ES 2.x -...
(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有时候会在集群的节点之间对分片重新均衡,这个操作会影响查询的性能。可以通过把cluster.routing.rebalance.enable设置为none来关闭这个功能。 基于时间范围的查询,不应该以当前时间作为参数,因为当前时间是一直变化的,ES无法缓存这个查询结果,这样无法提高查询性能。
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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。