ES搜索引擎优化方法
在优化ES搜索引擎时,我们可以考虑以下几个方面:
1.内存管理
ES的性能严重依赖于底层的`filesystemcache`,因此,合理的内存管理是优化ES的关键。首先,需要确保至少有一半的可用内存进入文件系统缓存,以便ES可以将索引的热区域保留在物理内存中。此外,应尽量让内存可以容纳所有的`idxsegmentfile`索引数据文件,这样搜索的时候就基本都是走内存的,性能会非常高。如果机器的内存至少可以容纳总数据量的一半,那么性能将会更加优秀。
在写入数据时,建议将必须用来搜索的数据存入ES,例如,现在有一份数据,100个字段,其实用来搜索的就只有10个字段,建议是将这10个字段的数据存入ES,剩下的可以存放在其他数据库系统中,如MySQL、Hadoop、hbase等。
2.数据预热
对于热点数据,最好做一个专门的缓存预热子系统,就是对于热数据,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。可以通过定时任务或者***触发机制来实现数据的预热。
3.冷热分离
ES可以做类似于MySQL的水平拆分,就是说将大量的访问很少、频率很低的数据,单独写一个索引,然后将访问很频繁的热数据单独写一个索引。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。
4.Document模型设计
在J***a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,J***a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。
5.分页性能优化
ES的分页性能是比较差的,因为你从多个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。另外,可以推荐使用scrollapi,scroll只能一页一页往后翻,不能跳页。
以上就是ES搜索引擎优化的一些方法,希望对你有所帮助。
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