本文系统性地介绍了 Elasticsearch 的架构设计、索引规范、Mapping 优化、查询性能调优及生命周期管理等核心内容。通过电商产品与用户行为日志两大实战案例，详解字段类型选择、分片策略、ILM 策略配置，以及写入、查询、聚合的优化技巧。
本文系统性地介绍了 Elasticsearch 的架构设计、索引规范、Mapping 优化、查询性能调优及生命周期管理等核心内容。通过电商产品与用户行为日志两大实战案例，详解字段类型选择、分片策略、ILM 策略配置，以及写入、查询、聚合的优化技巧。附有监控指标、日常运维清单和不同规模应用的架构方案，助力构建高性能、高可用、易维护的搜索与数据分析平台。
1. 架构设计概述
1.1 设计目标
- 高性能: 毫秒级查询响应，支持高并发访问
- 高可用: 99.9% 以上服务可用性
- 可扩展: 支持水平扩展，应对数据增长
- 易维护: 清晰的索引结构，便于运维管理
1.2 核心设计原则
- 合理的数据建模: 根据查询模式设计索引结构
- 适度的冗余: 在存储和性能间平衡
- 分片策略: 合理规划分片数量和大小
- 映射优化: 精确定义字段类型和分析器
- 生命周期管理: 实施 ILM 策略管理数据
2. 索引设计规范
2.1 命名规范
<业务域>-<数据类型>-<环境>-<版本>-<时间标识>
示例：
- product-catalog-prod-v1
- user-behavior-prod-v2-2025.10
- order-transaction-dev-v1-2025.10.18
命名规则:
- 使用小写字母
- 使用连字符 - 分隔
- 避免使用特殊字符
- 时间序列数据包含日期标识
2.2 分片策略
分片数量计算
建议分片大小: 20GB - 50GB
分片数量 = 预估数据总量 / 目标分片大小
示例：
- 数据量 500GB，建议分片数: 500GB / 30GB ≈ 17 个主分片
分片配置建议
|
数据规模 |
主分片数 |
副本数 |
说明 |
|
< 10GB |
1-3 |
1 |
小型索引 |
|
10GB - 100GB |
3-5 |
1-2 |
中型索引 |
|
100GB - 1TB |
5-15 |
1-2 |
大型索引 |
|
> 1TB |
15-30 |
2 |
超大索引，考虑索引拆分 |
2.3 副本策略
{
"settings": {
"number_of_shards": 5,
"number_of_replicas": 1,
"refresh_interval": "30s"
}
}
副本数建议:
- 生产环境: 至少 1 个副本
- 读密集型: 2-3 个副本
- 写密集型: 1 个副本
- 开发环境: 0 个副本
3. Mapping 设计
3.1 字段类型选择
基础类型映射表
|
数据特征 |
ES 类型 |
说明 |
|
精确值（ID、状态） |
keyword |
不分词，支持聚合 |
|
全文搜索 |
text |
分词索引 |
|
数值计算 |
long, integer, double |
支持范围查询 |
|
日期时间 |
date |
支持日期范围查询 |
|
布尔值 |
boolean |
true/false |
|
IP 地址 |
ip |
支持 CIDR 查询 |
|
地理位置 |
geo_point, geo_shape |
地理查询 |
|
嵌套对象 |
nested |
独立索引的对象数组 |
|
父子关系 |
join |
关联文档 |
3.2 实战案例：电商产品索引
{
"settings": {
"number_of_shards": 5,
"number_of_replicas": 1,
"refresh_interval": "30s",
"max_result_window": 10000,
"analysis": {
"analyzer": {
"ik_smart_pinyin": {
"type": "custom",
"tokenizer": "ik_smart",
"filter": ["lowercase", "pinyin_filter"]
}
},
"filter": {
"pinyin_filter": {
"type": "pinyin",
"keep_first_letter": true,
"keep_full_pinyin": false,
"keep_original": true
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"product_id": {
"type": "keyword"
},
"product_name": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart_pinyin",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
},
"standard": {
"type": "text",
"analyzer": "standard"
}
}
},
"category": {
"type": "keyword"
},
"category_path": {
"type": "text",
"analyzer": "path_analyzer",
"fielddata": true
},
"price": {
"type": "scaled_float",
"scaling_factor": 100
},
"stock": {
"type": "integer"
},
"sales_count": {
"type": "long"
},
"rating": {
"type": "half_float"
},
"brand": {
"type": "keyword"
},
"tags": {
"type": "keyword"
},
"description": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"attributes": {
"type": "nested",
"properties": {
"name": {
"type": "keyword"
},
"value": {
"type": "keyword"
}
}
},
"images": {
"type": "keyword",
"index": false
},
"status": {
"type": "keyword"
},
"created_at": {
"type": "date",
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||epoch_millis"
},
"updated_at": {
"type": "date",
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||epoch_millis"
},
"location": {
"type": "geo_point"
},
"seller": {
"properties": {
"seller_id": {
"type": "keyword"
},
"seller_name": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
},
"seller_rating": {
"type": "half_float"
}
}
}
}
}
}
3.3 实战案例：用户行为日志索引
{
"settings": {
"number_of_shards": 10,
"number_of_replicas": 1,
"refresh_interval": "5s",
"index.lifecycle.name": "user-behavior-policy",
"index.lifecycle.rollover_alias": "user-behavior-prod"
},
"mappings": {
"properties": {
"user_id": {
"type": "keyword"
},
"session_id": {
"type": "keyword"
},
"event_type": {
"type": "keyword"
},
"event_name": {
"type": "keyword"
},
"timestamp": {
"type": "date"
},
"page_url": {
"type": "keyword",
"fields": {
"text": {
"type": "text"
}
}
},
"referrer": {
"type": "keyword"
},
"device": {
"properties": {
"type": {
"type": "keyword"
},
"os": {
"type": "keyword"
},
"browser": {
"type": "keyword"
}
}
},
"geo": {
"properties": {
"country": {
"type": "keyword"
},
"city": {
"type": "keyword"
},
"location": {
"type": "geo_point"
}
}
},
"properties": {
"type": "object",
"enabled": false
},
"ip_address": {
"type": "ip"
},
"user_agent": {
"type": "text",
"index": false
}
}
}
}
4. 查询优化设计
4.1 字段设计优化
Multi-fields 策略
{
"product_name": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
},
"pinyin": {
"type": "text",
"analyzer": "pinyin_analyzer"
},
"suggest": {
"type": "completion"
}
}
}
}
使用场景:
- 主字段: 全文搜索
- .keyword: 精确匹配、聚合、排序
- .pinyin: 拼音搜索
- .suggest: 自动补全
4.2 禁用不必要的功能
{
"large_text": {
"type": "text",
"index": false,
"norms": false,
"doc_values": false
},
"static_content": {
"type": "keyword",
"index": false
}
}
优化建议:
- index: false: 不需要搜索的字段
- norms: false: 不需要评分的字段
- doc_values: false: 不需要聚合/排序的字段
- enabled: false: 仅存储，不索引不解析
5. 索引生命周期管理 (ILM)
5.1 ILM 策略示例
{
"policy": {
"phases": {
"hot": {
"min_age": "0ms",
"actions": {
"rollover": {
"max_size": "50GB",
"max_age": "7d",
"max_docs": 100000000
},
"set_priority": {
"priority": 100
}
}
},
"warm": {
"min_age": "7d",
"actions": {
"allocate": {
"number_of_replicas": 1
},
"forcemerge": {
"max_num_segments": 1
},
"shrink": {
"number_of_shards": 1
},
"set_priority": {
"priority": 50
}
}
},
"cold": {
"min_age": "30d",
"actions": {
"allocate": {
"number_of_replicas": 0
},
"freeze": {},
"set_priority": {
"priority": 0
}
}
},
"delete": {
"min_age": "90d",
"actions": {
"delete": {}
}
}
}
}
}
5.2 阶段划分策略
|
阶段 |
时间 |
操作 |
适用场景 |
|
Hot |
0-7天 |
高性能写入和查询 |
实时数据 |
|
Warm |
7-30天 |
减少副本，合并段 |
近期数据 |
|
Cold |
30-90天 |
冻结索引，最小资源 |
历史数据 |
|
Delete |
90天+ |
删除索引 |
过期数据 |
6. 性能优化建议
6.1 写入优化
{
"settings": {
"refresh_interval": "30s",
"number_of_replicas": 0,
"translog": {
"durability": "async",
"sync_interval": "30s",
"flush_threshold_size": "1gb"
}
}
}
- .
批量写入配置:
- 批量大小: 5-15 MB
- 并发请求: 根据节点数调整
- 初始化时: 副本设为 0，写入完成后恢复
6.2 查询优化
使用 Filter Context
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "product_name": "手机" } }
],
"filter": [
{ "term": { "status": "active" } },
{ "range": { "price": { "gte": 1000, "lte": 5000 } } }
]
}
}
}
分页优化
深度分页问题解决:
- 使用 search_after 替代 from/size
- 使用 Scroll API 处理大数据集
- 限制 max_result_window
6.3 聚合优化
{
"aggs": {
"category_stats": {
"terms": {
"field": "category",
"size": 10,
"execution_hint": "map"
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
7. 监控与维护
7.1 关键指标监控
|
指标类型 |
监控项 |
告警阈值 |
|
集群健康 |
cluster_health |
status != green |
|
节点状态 |
node_stats |
CPU > 80%, Memory > 85% |
|
索引性能 |
indexing_rate |
突降 50% |
|
查询性能 |
search_latency |
p99 > 1s |
|
磁盘使用 |
disk_usage |
> 85% |
|
JVM 堆内存 |
heap_used_percent |
> 75% |
7.2 日常运维检查清单
# 1. 检查集群健康状态
GET /_cluster/health
# 2. 查看节点状态
GET /_cat/nodes?v
# 3. 检查索引状态
GET /_cat/indices?v&s=store.size:desc
# 4. 查看分片分配
GET /_cat/shards?v&h=index,shard,prirep,state,node
# 5. 检查待处理任务
GET /_cat/pending_tasks
# 6. 查看热点线程
GET /_nodes/hot_threads
8. 最佳实践总结
8.1 设计阶段
✅ DO:
- 根据查询模式设计索引
- 使用合适的字段类型
- 合理规划分片数量
- 设计 ILM 策略
- 预留 20-30% 磁盘空间
❌ DON'T:
- 过度设计字段
- 分片数过多或过少
- 忽略数据增长预估
- 所有字段都可搜索
- 忽略索引生命周期
8.2 开发阶段
✅ DO:
- 使用批量 API
- 优先使用 Filter Context
- 限制返回字段
- 使用 Query DSL 而非 Script
- 启用查询缓存
❌ DON'T:
- 深度分页
- 使用 Wildcard 查询开头
- 过度使用 Script
- 忽略查询超时设置
- 返回不必要的字段
8.3 运维阶段
✅ DO:
- 定期监控集群状态
- 定期备份重要数据
- 定期清理过期索引
- 优化慢查询
- 记录配置变更
❌ DON'T:
- 忽略告警信息
- 磁盘使用超过 85%
- 手动删除系统索引
- 在生产环境直接测试
- 忽略版本升级
9. 架构方案参考
9.1 小型应用 (< 100GB)
架构配置:
- 节点数: 3
- 每节点: 8C 16G 500GB SSD
- 索引分片: 3 主 + 1 副本
- 适用场景: 企业内部搜索、小型电商
9.2 中型应用 (100GB - 1TB)
架构配置:
- 节点数: 6-9 (3 Master + 6 Data)
- Data 节点: 16C 64G 2TB SSD
- 索引分片: 5-10 主 + 1-2 副本
- 适用场景: 中型电商、日志分析平台
9.3 大型应用 (> 1TB)
架构配置:
- 节点数: 15+ (3 Master + 10+ Data + 2 Coordinating)
- Data 节点: 32C 128G 4TB SSD
- 索引分片: 10-20 主 + 2 副本
- 冷热分离架构
- 适用场景: 大型电商、企业级日志系统
10. API
10.1 常用 API 速查
# 创建索引
PUT /my-index
# 更新 Mapping
PUT /my-index/_mapping
# 更新 Settings (部分)
PUT /my-index/_settings
# 重建索引
POST /_reindex
# 索引别名
POST /_aliases
# 关闭索引
POST /my-index/_close
# 打开索引
POST /my-index/_open
# 删除索引
DELETE /my-index
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