elasticsearch 官方优化建议-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了elasticsearch 官方优化建议。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.一般建议

a.不要返回过大的结果集。这个建议对一般数据库都是适用的，如果要获取大量结果，可以使用search_after api，或者scroll （新版本中已经不推荐）。

b.避免大的文档。

2. 如何提高索引速度

　　a.使用批量请求。为了达到最好的效果，可以进行测试，递增地提高bulk的数量，比如从100，到200，再到400，达到一个吞吐量和响应时间的平衡。

　　b.使用多线程发送数据。

　　c.关闭或者减小refresh_interval。从内存缓存写入磁盘缓存（memorybuffer -> filesystem cache），这个过程叫做refresh。在这个过程之前内存缓存里面的文档是不可被搜索的，这也是为什么es被称为近实时索引的原因。

在索引初始化（大量导入文档）的时候，可以关闭refresh_interval。当产品允许较大的不可搜索时间，可以将index.refresh_interval设置为30s，提高索引速度。

　　d.初始化时关闭复制分片。索引时设置index.number_of_replicas为0，避免主分片复制数据，索引完毕后再调整到正常的复制分片数。

　　e.关闭swapping。swap会极大地降低es的索引速度。

Swap分区（即交换区）在系统的物理内存不够用的时候，把硬盘空间中的一部分空间释放出来，以供当前运行的程序使用。
那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序，这些被释放的空间被临时保存到Swap分区中，等到那些程序要运行时，再从Swap分区中恢复保存的数据到内存中。

　　f.给文件系统缓存分配足够多的内存。文件系统换行用来处理io操作，至少要将物理机一半的内存分配给文件系统缓存。比如物理机内存64g，那么至少分配32g给文件系统缓存，剩下的内存才考虑分配给es。

　　g.使用自动生成的id。如果使用指定的id，es会检查这个id是否已经存在，而且随着文档数越多，这个判重操作越耗时。索引的时候，如果没有指定id，es会自动生成id。

{
    "_index": "sales",
    "_type": "_doc",
    "_id": "xb7IY4cB6Rdc8HbDycuE", // auto-generated id
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 10,
    "_primary_term": 1
}

　　h.使用更好的硬件。比如SSD，或者Amazon的Elastic Block Storage。

　　i.调整索引缓存大小。确保每个索引分片能获得512M的缓存，即 indices.memory.index_buffer_size = 512M，大于512M没有更多提升效果。

　　j.使用cross-cluster replication 来实现读写分离，这样让索引集群压力更小。这和mysql中的读写分离很类似。

3.如何提到搜索速度

　　a.给文件系统缓存分配足够多的内存。

　　b.在linux环境中设置合适的readahead。但是es中的查询更多的是随机io，过大的readahead反而使文件系统的页缓存严重抖动，从而使查询性能下降。

Linux的文件预读readahead，指Linux系统内核将指定文件的某区域预读进页缓存起来，便于接下来对该区域进行读取时，不会因缺页（page fault）而阻塞。因为从内存读取比从磁盘读取要快很多。
预读可以有效的减少磁盘的寻道次数和应用程序的I/O等待时间，是改进磁盘读I/O性能的重要优化手段之一。使用命令lsblk查看readahead值。

c.使用更好的硬件。

　　d.好的文档模型。酌情使用nested query, parent query, 避免使用join query。

文档模型	对比普通查询
nested query	慢几倍
parent query	慢几百倍
join query	应当避免

　　e.尽可能少的查询字段。在越多的字段上匹配，查询速度就越慢。在索引的时候可以将需要查询的多个字段聚合到一个字段中。使用copy_to 可以自动实现这一功能，以下示例将name和plot字段聚合到name_and_plot字段中。

PUT movies
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name_and_plot": {
        "type": "text"
      },
      "name": {
        "type": "text",
        "copy_to": "name_and_plot"
      },
      "plot": {
        "type": "text",
        "copy_to": "name_and_plot"
      }
    }
  }
}

f.预先索引数据。比如如果想对price字段做range聚合，那么预先计算出单个文档的price范围，那么就能将range聚合转化成terms聚合。这样确实能提高效率，但是不太灵活。

插入文档：

PUT index/_doc/1
{
  "designation": "spoon",
  "price": 13
}

range聚合查询：

GET index/_search
{
  "aggs": {
    "price_ranges": {
      "range": {
        "field": "price",
        "ranges": [
          { "to": 10 },
          { "from": 10, "to": 100 },
          { "from": 100 }
        ]
      }
    }
  }
}

另一种做法，预先计算price_range:

PUT index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "price_range": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

PUT index/_doc/1
{
  "designation": "spoon",
  "price": 13,
  "price_range": "10-100"
}

使用terms聚合：

GET index/_search
{
  "aggs": {
    "price_ranges": {
      "terms": {
        "field": "price_range"
      }
    }
  }
}

g.尽可能将字段自定义为keyword。对于数字类型的字段，es对其range查询做了优化。在term层级的查询下，keyword字段比数字类型要好。

在以下两种情况下可以考虑将数字类型定义为keyword：

1.不需要对这些数据进行range查询

2.有很高的查询速度要求。

如果实在不清楚哪个好，可以用 multi-field为数字类型的字段同时定义数字类型和keyword类型。

h.避免使用脚本。如果可能，避免使用脚本排序，使用脚本聚合，以及script_scorequery。

i.使用四舍五入的日期。这样有助于es进行缓存，精确到秒级别的查询有时候并无必要。

实时查询（秒级）：

PUT index/_doc/1
{
  "my_date": "2016-05-11T16:30:55.328Z"
}

GET index/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "range": {
          "my_date": {
            "gte": "now-1h",
            "lte": "now"
          }
        }
      }
    }
  }
}

分钟级查询：

GET index/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "range": {
          "my_date": {
            "gte": "now-1h/m",
            "lte": "now/m"
          }
        }
      }
    }
  }
}

j.对只读索引进行force-merge。在时序索引中，过期的索引都是只读的，将其合并成一个段能加快查询速度。

k.预热global ordinals。ordinals 是doc values的具体存储形式。一般情况下一个字段的global ordinals是懒加载的。如果某个字段在聚合上用到很多，我们可以先将其预热（加载到heap），当做field data cache.的一部分。

PUT index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "foo": {
        "type": "keyword",
        "eager_global_ordinals": true
      }
    }
  }
}

l.预热文件系统缓存。设置index.store.preload参数即可。注意，必须确保文件系统缓存足够大，否则会让查询变得更慢。

m.使用索引排序来加速连接查询。比如我们要进行过滤 a AND b AND …，然后a是low-cardinality（低区分度）。那么我们可以先对a进行排序，那么一旦a的某个值不匹配这个表达式，那么有相同的值的文档都可以跳过。

n.使用preference进行缓存使用优化。es中有非常多的缓存，比如文件系统缓存（最重要），请求缓存，查询缓存，但是这些缓存都是在节点层面。默认情况下es会使用round-robin算法分配查询到不同的分片上去，这样缓存就失效了。

如果可以，使用preference参数将用户的请求和对应的分片或者节点绑定起来，这样缓存就不会失效。例如：

GET /_search?preference=_shards:2,3
{
    "query": {
        "match": {
            "title": "elasticsearch"
        }
    }
}

o.更多的复制分片会提升吞吐量（但并不一定）。在系统资源充足的情况下，复制分片越多吞吐量会越高。但是过多的分片会让故障恢复变得更慢。

p.使用profile api优化查询语句。和mysql中的explain类似，例如：

GET /my-index-000001/_search
{
  "profile": true,
  "query" : {
    "match" : { "message" : "GET /search" }
  }
}

{
  "took": 25,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 5,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 0.17402273,
    "hits": [...] 
  },
  "profile": {
    "shards": [
      {
        "id": "[2aE02wS1R8q_QFnYu6vDVQ][my-index-000001][0]",
        "searches": [
          {
            "query": [
              {
                "type": "BooleanQuery",
                "description": "message:get message:search",
                "time_in_nanos" : 11972972,
                "breakdown" : {
                  "set_min_competitive_score_count": 0,
                  "match_count": 5,
                  "shallow_advance_count": 0,
                  "set_min_competitive_score": 0,
                  "next_doc": 39022,
                  "match": 4456,
                  "next_doc_count": 5,
                  "score_count": 5,
                  "compute_max_score_count": 0,
                  "compute_max_score": 0,
                  "advance": 84525,
                  "advance_count": 1,
                  "score": 37779,
                  "build_scorer_count": 2,
                  "create_weight": 4694895,
                  "shallow_advance": 0,
                  "create_weight_count": 1,
                  "build_scorer": 7112295
                },...

q.使用 index_phrases 加速phrase query。index_phrases，会将两个单词的组合单独索引，这样可以加速phrase query。

r.使用 index_phrases 加速prefix query。同上。

s.使用constant_keyword加速过滤。如果某个字段的大多数情况下的值是个常量，但是我们又经常要对其进行过滤，我们可以将其拆分成两个索引，一个使用constant_keyword，一个不使用。

mapping如下：

UT bicycles
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "cycle_type": {
        "type": "constant_keyword",
        "value": "bicycle"
      },
      "name": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

PUT other_cycles
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "cycle_type": {
        "type": "keyword"
      },
      "name": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

查询语句：

GET bicycles,other_cycles/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": {
          "description": "dutch"
        }
      },
      "filter": {
        "term": {
          "cycle_type": "bicycle"
        }
      }
    }
  }
}

在查询bicycles索引时，es会将查询语句自动转换为：

GET bicycles,other_cycles/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "description": "dutch"
    }
  }
}

4.磁盘优化

a.禁用不需要的特性。

比如数字类型的字段如果不需要进行过滤，可以不对其进行索引。

PUT index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "foo": {
        "type": "integer",
        "index": false
      }
    }
  }
}

es会对text类型的字段存储一些打分信息，如果不需要对这些字段进行打分，可以将其设置为match_only_text类型

b.不要使用默认动态字符串映射。默认动态字符串映射会将字符串类型映射为text和keyword类型，这样很浪费空间。可以预先配置所有字符串映射类型为keyword。

PUT index
{
  "mappings": {
    "dynamic_templates": [
      {
        "strings": {
          "match_mapping_type": "string",
          "mapping": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

c.监控分片大小。越大的分片能更有效地存储数据。但是分片越大，故障恢复也会越慢。

d.禁用_source字段。_source会存储原始的json数据，如果不需要，就将其禁用。

e.使用best_compression进行压缩。es默认使用 LZ4 进行压缩，使用best_compression可以提升压缩比率，但是会影响数据存取性能。

f.force-merge.强制合并段能提升存储效率。注意，force-merge应当在没有文件写入后进行, 比如在过期的时序索引节点上。

g.shrink 索引。即收缩索引，将当前索引重新索引成分片数更少的索引。分片越大，存储效率越高。

shrink索引有如下条件。

1.索引必须只读。

2.节点必须包含索引的所有分片（主分片，或者复制分片都可以）

3.索引状态必须是健康的。

h.使用能满足需求的最小的数字类型。比如能用byte, 不用short。这个在其他db比如mysql中也适用。

i.使用索引排序来提升文档的压缩性能。排序后相似的文档会放在一起，es能根据他们的特性有效地进行压缩。

设定索引排序：

PUT my-index-000001
{
  "settings": {
    "index": {
      "sort.field": "date", 
      "sort.order": "desc"  
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "date": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

j.索引文档时保证json字段顺序一致。es在存储的时候将多个文档压缩成一成block，如果json文档顺序一致，es能更好的对更长的相同的字符串进行压缩。

k.roll-up历史数据。使用roll up api来归档历史数据，他们依然可以访问，但是有着更高的存储效率。