ES搜索引擎如何处理大数据量的查询

ES搜索引擎处理大数据量查询的方法

ES（Elasticsearch）是一种基于Lucene的分布式搜索引擎，它能够有效地处理大数据量的查询。在处理大数据量查询时，ES采用了以下几种策略来提高查询效率：

1.建立倒排索引

倒排索引是ES搜索引擎提高查询效率的关键技术之一。正向的查找数据需要消耗大量的时间，而倒排索引则是反过来进行存储。具体来说，ES首先对所有的原始数据进行编号，形成文档列表，然后将文档数据进行分词，得到很多的词条，以词条为索引。当用户输入任意的词条时，ES会首先对用户输入的数据进行分词，得到用户要搜索的所有词条，然后拿着这些词条去倒排索引列表中进行匹配。找到这些词条就能找到包含这些词条的所有文档的编号。

2.分布式的实现

当数据量达到几十T，一台服务器已经放不下的时候，就需要多台服务器来存储数据，这就是分布式存储。在ES中，节点是对等的，节点间会通过自己的一些规则选取集群的Master，Master会负责集群状态信息的改变，并同步给其他节点。数据的写入有一个简单的Routing规则，可以Route到集群中的任意节点，所以数据写入压力是分散在整个集群的。这样的设计使得ES能够有效地处理大数据量的查询，因为它可以将查询负载分布到多个节点上，从而提高查询效率。

3.性能优化

除了上述的技术手段之外，ES还提供了一些性能优化的策略来提高查询效率。首先，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。其次，为了避免冷热数据混杂导致的FilesystemCache浪费，可以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。此外，还可以通过数据预热和自动降级等方式来进一步提高查询效率。

综上所述，ES搜索引擎通过建立倒排索引、实现分布式存储以及提供性能优化策略等方式来处理大数据量的查询，从而提高查询效率。