提高ES搜索引擎搜索效率的方法

提高ES搜索引擎搜索效率的方法

ES（Elasticsearch）是一个强大的搜索引擎技术，尤其在处理大规模数据检索时，其高效性得到了广泛的认可。然而，当面对超大规模数据或大量检索关键词时，ES的性能可能会受到影响。以下是提高ES搜索引擎搜索效率的一些方法：

建立倒排索引

ES通过建立倒排索引来提高数据查询效率。倒排索引是一种数据结构，它将文档数据进行分词，得到很多词条，然后以词条为索引，保存包含这些词条的文档的编号信息。这样，当用户输入任意的词条时，就可以快速地找到包含这些词条的所有文档的编号，从而提高搜索效率。

数据预热

对于热点数据，可以做一些专门的缓存预热子系统，即对于热数据，每隔一段时间就提前访问一下，让数据进入

filesystemcache

里面去。这样下次别人访问的时候性能会好一些。

冷热分离

将冷数据写入一个索引中，热数据写入另一个索引中，这样可以确保热数据在被预热后，尽量让他留在

filesystemcache

里，别让冷数据给冲刷掉。

文档模型设计

在Java系统里写入ES数据的时候，就先完成数据关联，再直接写入ES中，搜索的时候就不需要利用ES的搜索语法去完成join来搜索了。此时一个重要的设计就是document的结构模型，写数据之前先设计好document的结构，Java里面做好数据处理后直接写入document，在es里面查询的时候直接就拿整个document出来，不用额外去做类似查询处理了。

分页性能优化

ES的分页性能是比较差的，因为从多个shard查询回的数据都要返回到协调节点上，查回的数据越多，协调节点处理数据（合并、排序等）的时间就越长。为了解决这个问题，可以不允许深度分页，翻页越深性能越差，推荐使用scrollapi，scroll只能一页一页往后翻，不能跳页。

性能优化的杀手锏》filesystemcache

往es里写数据，实际都写到磁盘文件里面去了，磁盘文件里的数据操作系统会自动将里面的数据缓存到oscache里面去。ES的搜索引擎严重依赖于底层的filesystemcache，如果给filesystemcache更多的内存，尽量让内存可以容纳所有的indexsegmentfile索引数据文件，那么搜索的时候基本就是走内存的，性能会非常高。走磁盘一般肯定上秒，搜索性能绝对是秒级别的，走filesystemcache，是走纯内存的，一般来说性能比走磁盘要高一个数量级，基本上说毫秒级的，从几毫秒到几百号秒不等。

其他优化技巧

ES搜索引擎的性能优化还包括但不限于调整ES的配置参数、优化查询语句、合理使用索引和未索引字段、避免全表扫描等方法。此外，定期进行数据清理和优化，以及及时更新ES的版本和插件，也能有效地提高搜索效率。

以上方法需要根据具体的业务场景和数据特点进行选择和调整，以达到最佳的搜索效果。