这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ES实战--性能提升。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。
触发冲刷的条件:
1.内存缓冲区已满
2.自上次冲刷后超过了一定时间
3.事务日志达到了一定阀值
对名为get-together的Elasticsearch索引执行优化操作，将索引中的数据段（segments）合并到指定的数量1文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-828013.html
GET /get-together/_optimize?max_num_segments=1&pretty=true
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向量检索不仅在的跨模态检索场景中应用广泛，随着chat gpt的火热，es的向量检索，在Ai领域发挥着越来越大的作用。 本文，主要测试es的向量检索性能。我从8.x就开始关注ES的向量检索了。当前ES已经发布到 8.10 版本。以下是官方文档的链接： https://www.elastic.co/guide/
一直以来，es的agg聚合分析性能都比较差（对应sql的 group by）。特别是在超多数据中做聚合，在搜索的条件命中特别多结果的情况下，聚合分析会非常非常的慢。 一个聚合条件：聚合分析请求的时间 = search time + agg time N个聚合条件：聚合分析请求
数据库应用场景复杂且多样，本文介绍金仓数据库在网络条件较差（小于10MB/s）场景，提供传输压缩特性进行性能提升。 当应用需要并发查询大量结果集时，容易出现网络资源争用问题。造成服务端CPU空闲而网络繁忙的状况，因为大结果集需要占用非常多的网络带宽，从而导
根据以前的测试，forceMerge段合并，将段的个数合并成一个。带来了将近一倍的性能提升，测试过程文档（请参考我的另外一篇文章）：ES优化实战- forceMerge搜索提升测试报告_es forcemerge_水的精神的博客-CSDN博客 注意，这次测试，只是这对一个长文本字段（就像一篇文章）
集群配置为：8 个 node 节点，16 核 32G，索引 4 分片 1 副本。应用程序的查询逻辑是按经纬度排序后找前 200 条文档。 1、应用对查询要求比较高，search 没有慢查询的状态。 2、集群压测性能不能上去，cpu 使用未打满，查询的 qps 上不去，且有队列堆积。 通过云厂商内核组的同
根据我的实战和咨询经验，我发现如下几个问题。 当然，这是在和球友交流确认问题之后总结出来的。 2.1 问题1：bool 组合嵌套过深。 官方实际是有参数来约束的，indices.query.bool.max_nested_depth——bool 最大支持的嵌套层数是 20 ，并且过大的嵌套层数会导致“堆栈溢出”异常问
Apache Hudi 是一款开源的数据湖解决方案，它能够帮助企业更好地管理和分析海量数据，支持高效的数据更新和查询。并提供多种数据压缩和存储格式以及索引功能，从而为企业数据仓库实践提供更加灵活和高效的数据处理方式。 在金融领域，企业可以使用 Hudi 来处理大量需要
服务器资源 资源 数值 服务器 华为 系统 centos7.9 cpu Intel® Core™ i5-10500 CPU @ 3.10GHz、6核12线程 mem 62G disk 机械硬盘、3.6T 单机写入性能 将es堆内存增大到20G，其余配置不做任何修改，数据单条写入。测试结果如下 线程 线程延迟时间(ms) 数据量(W) 平均响应时间(ms) QPS 300 0 5.9 338
容量问题: 电商网站商品上亿条时，涉及到单表数据过大必须拆分表，数据库磁盘占用过大必须分库（mycat）。 性能问题: mysql实现模糊查询必须使用 like， 只有 后模糊 才能走索引，前模糊和全模糊都不会走索引，比如查询“笔记本电脑”等时，上亿条数据的商
性能调优是一件大而细的活儿。技术开发没有银弹，也就是本质上是没有所谓可应对任何场景的通用\\\"最优配置\\\"的。如果有，那么出厂何必不直接给出呢？所以理解每一项优化配置的含义很重。在当前情况下为最优配置，但是换一种场景就未必了。 废话不多说，直接上干货！
