ES 亿级数据毫秒级性能优化?

本文探讨了Elasticsearch在处理亿级数据时的性能优化,关键在于filesystem cache和索引设计。通过理解ES查询机制,优化数据存储,预热数据,合理设计document模型,以及避免深度分页,可以显著提升查询效率。内存大小对性能至关重要,建议至少保证缓存数据量的50%。同时,结合其他数据存储服务的经验,如与MySQL、Redis等配合使用,以提升整体查询速度。

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  1. ES 简介

  2. 问题与剖析

  3. 搜索性能优化

    1. 性能的关键:filesystem cache

    2. 三人行必有我师(性能优化)

 

 

 

1、简介


 

    ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。

 

    同时ES还是一个分布式文档数据库,其中每个字段均可被索引,而且每个字段的数据均可被搜索,能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。

 

    可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。

 

2、问题与剖析


 

问题:

       es 在数据量很大的情况下(数十亿级别)查询一定快吗,如何提高查询效率啊?

 

剖析:

    crud 是所有的数据存储服务的基本操作,无论是 NoSQL、SQL数据库、文件存储服务...... 既然是基本操作,就有一个大家都会遇到的问题:性能。

    有朋友说,ES 本身的架构设计就是为了解决大批量的数据检索问题,他的查询一定快

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