ES 优化

最新推荐文章于 2025-12-09 15:06:21 发布
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令羽飞飞
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ElasticSearch性能优化篇
lmj3732018的博客
01-30 6047
对于任何一个系统来讲，性能优化最先优化的应该是架构，如果架构针对业务的应用场景考虑不够全面、不够长远，那么后面能做的优化效果可能不会太理想。
亿级 ElasticSearch 优化实践
安静的软件工程师
01-26 962
亿级 ElasticSearch 优化实践
Elasticsearch优化
Jak的博客
06-18 1519
要设置查询路由参数，需要在查询DSL中指定"_routing"字段的值，该值对应于文档的路由值。文档的路由值通常是由应用程序或索引请求指定的。需要注意的是，Scroll API会占用集群中的资源，并且会生成一个保持打开状态的上下文，因此在使用完毕后，应及时清理该上下文以释放资源。需要注意的是，查询缓存是基于查询的哈希值进行存储和检索的，所以确保查询在内容和结构上是唯一的，以便正确使用查询缓存。需要注意的是，查询路由参数的使用应根据实际需求进行评估，并确保文档的路由值和查询路由参数的一致性以获得预期的结果。
ElasticSearch优化实战：打造高性能搜索引擎的秘籍
热门推荐
东境物语
08-01 1万+
本文深入探讨了ElasticSearch（ES）的优化策略，旨在帮助读者提升搜索引擎的性能和效率。文章首先介绍了ES的数据写入和搜索的流程。随后，通过具体用例分析，展现了在不同业务场景下的优化实践，如新闻内容检索、客户服务记录检索和物流信息追踪平台。这些用例揭示了索引分片调整、热点数据处理、异步写入、内容分级索引等多种优化手段的实际效果。文章强调优化ES是一个持续的过程，需要不断地监控、调整和优化以应对数据增长和业务需求的变化。
ElasticSearch优化
qq_47741012的博客
07-24 4763
这样，即使其中两个节点完全离线，集群仍然可以正常工作。由于 Lucene 段合并的计算量庞大，会消耗大量的 I/O，而 ES 默认让后台定期进行段合并，这可以应对绝大多数场景，如果有特殊情况需要调整，比如对于写密集型的应用，你可能希望减少段合并的频率，以减少写操作的延迟；​ 由于特殊原因导致的节点瞬时中断的问题，默认情况下，集群会等待一分钟来查看节点是否会重新加入，如果等待期间重新加入，会保持其现有的分片数据，不会触发新的分片分配，这样就可以减少 ES 在自动再平衡可用分片时所带来的极大开销。
ElasticSearch性能优化
weixin_62307424的博客
05-20 1201
Elasticsearch（ES）性能优化涉及多个层面，包括硬件配置、集群管理、查询优化、缓存机制和索引生命周期管理。硬件方面，CPU、内存、硬盘和网卡的选择至关重要，确保无短板。内存优化需注意JVM堆内存不超过32G，并预留50%给操作系统缓存。硬盘应选用固态硬盘并预留25%空间。集群管理中，分片大小控制在20-30G，副本数根据节点数量调整。查询优化包括避免通配符查询、使用Scroll API或Search After替代深度分页、利用过滤器减少得分计算、以及使用精确匹配。
Elasticsearch 搜索优化
安静的软件工程师
10-27 1318
Elasticsearch 搜索优化
Elasticsearch优化手段
大叶子不小的博客
05-14 816
其余情况建议的方式是使用 dfs_query_then_fetch 搜索类型，这种方式将会查询所有关联分片的索引统计信息然后合并，这样评分时使用的就是全局的索引统计信息而不是某个分片的，显然这样增加了额外的成本，然而大多数情况下，这些额外成本是很低廉的，但是如果查询中包含有大量的 fields/terms 或 fuzzy 模糊查询，增加的额外成本可能并不低。如何设置备份的数量？使用场景常常是例如基于时间的索引，历史日期的数据不再改变，因此是只读的，而对于存在写入操作的索引不得进行此项操作。
Elasticsearch 优化
nai598455803的专栏
01-04 1138
es 优化
Elasticsearch查询优化
zc_huiyanruju的博客
04-30 378
增加机器配置，扩展集群,mapping设计,数据预热处理,热冷数据分离,查询语句优化
Elasticsearch优化及升级1
08-08
为了确保其高效稳定运行，对Elasticsearch进行优化和升级是必不可少的。以下是一些关键的优化策略，主要关注内存管理、系统配置、索引设置以及网络配置。 1. 内存优化：Elasticsearch 建议使用系统内存的50%作为堆...
使用ElasticSearch优化Java应用的搜索功能
聚娃科技开发者博客
07-30 1540
传统的数据库查询在处理大量数据时往往显得效率低下，而ElasticSearch则提供了一种高效、可扩展的解决方案来优化搜索功能。本文将详细讲解如何在Java应用中集成ElasticSearch，并通过实际代码示例演示如何使用ElasticSearch来提升搜索性能。通过本文的示例和最佳实践，你可以快速将ElasticSearch集成到你的应用中，实现高效的搜索功能。以下示例展示了如何在Java应用中使用ElasticSearch进行基本的操作，包括索引文档、搜索文档和删除文档。获取，并输出到控制台。
Allegro X PCB设计小诀窍系列--30.如何在Allegro X中快速删除Dangling Lines?
最新发布
Xinqiaoe_的博客
12-09 144
在PCB设计过程中，工程师在完成布局布线和设计修改后，通常会遗留一些未连接到任何网络或元件的悬空走线段（Dangling Lines）。这些悬空线段不仅影响设计图纸的整洁性，还可能在线路板制造时产生多余的铜线，引起短路风险，并干扰设计规则检查（DRC）的准确性，增加后期调试与生产的隐患。为此，Allegro X PCB设计工具提供了便捷的快速清理悬空线段功能。
Es索引文档全量更新与迁移
NoviceZ的博客
12-09 214
迁移完成后，校验数据完整性，校验通过后可删除旧索引（如果不需要新索引名称与旧索引名称一致，可不用删除）旧索引删除后，可为新索引创建和旧索引名称一致的别名，后续就可以继续使用旧索引名称进行相关操作。经过测试，方案1的耗时较长（2小时左右），方案2耗时20分钟左右，所以采用方案2进行处理。执行完全量迁移脚本后，可使用下方脚本继续迁移增量数据（在执行全量迁移命令后产生的数据）。2、新建索引并进行全量迁移，迁移时更新新增字段的初始值。执行上述命令后，会返回任务id，可根据返回的任务id查询迁移的进度。
【Git实战】记录一次分支切换失败的排查：Submodule 脏状态与强制切换
丿灬安之若死
12-05 605
摘要：本文记录了一次Git分支切换失败的排查过程。从dev分支切换到main分支后，再切回dev时被卡死，即使执行git reset --hard也无法清除文件修改状态，且子模块显示untracked content。问题根源在于环境差异（CRLF/换行符）和子模块残留文件。解决方案包括：1）使用git checkout -f dev强制切换分支；2）进入子模块执行git clean -fd清理未跟踪文件；3）配置ignoredirty忽略子模块脏状态。文章还提供了Windows环境下的Git配置建议，帮助
Windows 下 Git 常规操作教程：命令行与 TortoiseGit
BI
12-05 924
这篇教程详细介绍了在 Windows 系统上使用 Git 的两种主要方法：图形化工具 TortoiseGit 和传统的命令行。内容涵盖了从初始配置、克隆远程仓库，到日常的更新、提交和推送等一系列核心操作，旨在帮助用户全面掌握 Git 的基本工作流程。
ElasticSearch索引red，关键字 Too many open files
weixin_42566359的博客
12-04 196
摘要：当Elasticsearch索引状态显示为red时，若发现"Too many open files"错误，表明主机文件句柄数不足。
电话号码字母组合
qq_53344479的博客
12-05 402
a b c //将2对应的字符(abc)加入到队列中。ad ae af bd be bf cd ce cf //将3对应的字符(def)加入队列中。这道题是一道很经典的回溯算法题，只要将输入的数字转换成字符串然后再进行排列组合即可得出答案。给出数字到字母的映射如下（与电话按键相同）。的字符串，返回所有它能表示的字母组合。借助队列实现数据的层级遍历。
Git版本控制——.gitignore文件
2302_79781252的博客
12-07 866
本文介绍了Git中文件提交和忽略规则的使用方法。主要内容包括：1）git add命令的不同参数（-A、-u、.）对文件提交范围的影响；2）.gitignore文件的格式规范和glob模式匹配规则；3）如何创建和使用.gitignore文件来忽略特定文件类型；4）全局.gitignore的配置方法；5）常见.gitignore规则失效的原因及解决方案；6）提供了Java开发的通用.gitignore模板，包含对编译文件、日志文件、IDE配置等常见忽略项的设置。
elasticsearch优化
08-15
对于Elasticsearch的优化，有几个关键的方面需要考虑： 1. 硬件优化：确保你的硬件能够满足Elasticsearch的需求。这包括足够的内存、磁盘空间和处理器等。 2. 索引设计优化：合理地设计你的索引结构，包括选择合适的字段类型、分词器、分片和副本配置等。避免使用不必要的字段或者冗余字段。 3. 查询优化：优化你的查询语句，包括使用合适的查询类型（如term、match、range等），使用过滤器来减少查询范围，避免全文搜索过多的文档等。 4. 缓存优化：利用Elasticsearch提供的缓存机制，如字段数据和查询缓存，以加快查询响应速度。 5. 硬盘IO优化：使用SSD硬盘或者RAID等方式来提高读写性能。 6. 集群优化：根据实际需求配置合适的集群规模和节点数量，使用合适的分片和副本配置，以及合理分配节点角色（如主节点、数据节点、协调节点等）。 7. JVM调优：调整JVM的参数，包括堆内存大小、GC策略等，以提升性能。 8. 监控和日志：使用监控工具来实时监控Elasticsearch集群的状态，及时发现和解决潜在问题。 这些只是一些基本的优化方案，具体的优化策略还要根据实际情况来调整。同时，不同版本的Elasticsearch也可能有一些特定的优化建议，你可以参考官方文档或者社区的经验分享来获取更多的优化技巧。
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