Elasticsearch 调优之 搜索速度优化

本章讨论搜索速度优化：搜索速度与系统资源、数据索引方式、查询方式等多方面

1、为文件系统cache预留足够的内存

1）应用程序一般情况下，读写都会被操作系统“cache”

2）cache保存在物理内存中，命中cache可以降低对磁盘的读写频率

3）搜索对系统cache很依赖，如果搜索从磁盘读取数据，则一定会产生相对较高的延迟

4）应该至少为系统cache预留一般的可用内存，更大内存可以有更高的cache命中率

5）线上应禁用swap

2、使用更快的硬件

1）写入对CPU更敏感、而搜索对IO能力需求更大，使用SSD会比旋转类介质好

2）尽量避免使用NFS等远程文件系统。如果NFS比本地系统慢3倍，则搜索场景响应速度会慢10倍

3）如果搜索类型属于计算型，则可以考虑更快的CPU

3、文档模型

1）文档应该合理建模，以降低搜索时的成本

2）避免join操作，嵌套（nested）回使查询慢几倍

3）父子关系可能使查询慢数百倍

4）如果可以通过非规范化文档来回答相同的问题，则可以显著的提高搜索速度

4、预索引数据

可以针对某些查询的模式来优化数据的索引方式

1）

5、字段映射

某些字段是数值类型，但是并不意味着总是应该被映射为数值类型，例如，

一些标识符将它们映射为keyword可能会比integer或long更好。

6、避免使用脚本

应避免使用脚本

如果一定要用，则应该优先考虑painless和expressions

7、优化日期搜索

8、只为读索引执行force-merge

1）为不再更新的只读索引执行force merge，将Lucene索引合并为单个分段，可以提升查询速度

2）如果Lucene索引存在多个分段，每个分段会单独执行搜索再将结果合并，将只读索引

强制合并为一个Lucene分段，不仅可以