启用 eager global ordinals 提升高基数聚合性能
适用场景：高基数聚合 。高基数聚合场景中的高基数含义：一个字段包含很大比例的唯一值。
本质上就是通过预先加载全局字典到内存中来减少磁盘I/O操作，从而提高查询速度。以空间换时间。
global ordinals 中文翻译成全局序号，是一种数据结构，应用场景如下：
- 基于 keyword，ip 等字段的分桶聚合，包含：terms聚合、composite 聚合等。
- 基于text 字段的分桶聚合（前提条件是：fielddata 开启）。
- 基于父子文档 Join 类型的 has_child 查询和 父聚合。
global ordinals 使用一个数值代表字段中的字符串值，然后为每一个数值分配一个 bucket（分桶）。
global ordinals 的本质是：启用 eager_global_ordinals 时，会在刷新（refresh）分片时构建全局序号。这将构建全局序号的成本从搜索阶段转移到了数据索引化（写入）阶段。
创建索引的同时开启：eager_global_ordinals。
PUT /my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"tags": {
"type": "keyword",
"eager_global_ordinals": true
}
}
}
}注意：开启 eager_global_ordinals 会影响写入性能，因为每次刷新时都会创建新的全局序号。为了最大程度地减少由于频繁刷新建立全局序号而导致的额外开销，请调大刷新间隔 refresh_interval。
动态调整刷新频率的方法如下：
PUT /my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"tags": {
"type": "keyword",
"eager_global_ordinals": true
}
}
},
"settings": {
"refresh_interval": "30s"
}
}插入数据时对索引进行预排序
- Index sorting （索引排序）可用于在插入时对索引进行预排序，而不是在查询时再对索引进行排序，这将提高范围查询（range query）和排序操作的性能。
- 在 Elasticsearch 中创建新索引时，可以配置如何对每个分片内的段进行排序。
- 这是 Elasticsearch 6.X 之后版本才有的特性。
PUT /my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"create_time": {
"type": "date"
}
}
},
"settings": {
"index": {
"sort.field": "create_time",
"sort.order": "desc"
}
}
}注意：预排序将增加 Elasticsearch 写入的成本。在某些用户特定场景下，开启索引预排序会导致大约 40%-50% 的写性能下降。也就是说，如果用户场景更关注写性能的业务，开启索引预排序不是一个很好的选择。
使用节点查询缓存
节点查询缓存（Node query cache）可用于有效缓存过滤器（filter）操作的结果。如果多次执行同一 filter 操作，这将很有效，但是即便更改过滤器中的某一个值，也将意味着需要计算新的过滤器结果。
例如，由于 “now” 值一直在变化，因此无法缓存在过滤器上下文中使用 “now” 的查询。
那怎么使用缓存呢？通过在 now 字段上应用 datemath 格式将其四舍五入到最接近的分钟/小时等，可以使此类请求更具可缓存性，以便可以对筛选结果进行缓存。
DELETE /my_index
PUT /my_index/_doc/1
{
"create_time":"2024-03-16T02:48:55.328Z"
}
#以下 filter 无法使用缓存
GET /my_index/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"range": {
"create_time": {
"gte": "now-10h",
"lte": "now"
}
}
}
}
}
}
#下面的示例 可以使用缓存
GET /my_index/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"range": {
"create_time": {
"gte": "now-10h/m",
"lte": "now/m"
}
}
}
}
}
}上述示例中的“now-1h/m” 就是 datemath 的格式。
如果当前时间 now 是：11:48:55，那么range query 将匹配 my_date 介于：01:48:00 和 11:48:59 之间的时间数据。同理，聚合的前半部分 query 中如果有基于时间查询，或者后半部分 aggs 部分中有基于时间聚合的，建议都使用 datemath 方式做缓存处理以优化性能。
使用分片请求缓存
聚合语句中，设置：size：0，就会使用分片请求缓存缓存结果。size = 0 的含义是：只返回聚合结果，不返回查询结果。
GET /my_flights/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"weather": {
"terms": {
"field": "OriginWeather"
}
}
}
}拆分聚合，使聚合并行化
Elasticsearch 查询条件中同时有多个条件聚合，默认情况下聚合不是并行运行的。当为每个聚合提供自己的查询并执行 msearch 时，性能会有显著提升。因此，在 CPU 资源不是瓶颈的前提下，如果想缩短响应时间，可以将多个聚合拆分为多个查询，借助：msearch 实现并行聚合。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-857385.html
#常规的多条件聚合实现
GET /employees/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"job_agg": {
"terms": {
"field": "job.keyword"
}
},
"max_salary":{
"max": {
"field": "salary"
}
}
}
}
# msearch 拆分多个语句的聚合实现
GET _msearch
{"index":"employees"}
{"size":0,"aggs":{"job_agg":{"terms":{"field": "job.keyword"}}}}
{"index":"employees"}
{"size":0,"aggs":{"max_salary":{"max":{"field": "salary"}}}}感谢观看！！！感兴趣的小伙伴可以关注收藏，持续更新中~~~文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-857385.html
到了这里，关于es 聚合性能优化的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
