elastic优化

1. 通过定义keyword 的 "null_value" :"NULL",使得搜索是不用单独使用exists查询。统一用terms查询就能查询到想要的结果

2. 利用constantScore和filter查询，跳过算分的步骤，提高性能

3. 设置"index" :false 对于不用作为查询条件的字段，增加写的性能

4. 设置"enable":false，对于不需要检索，排序和聚合的字段

5. 设置 "norms":false，对于不需要算分的字段

6. 设置"doc_values" :false 对于不用排序和聚合的字段，增加写的性能

7. 设置聚合的keyword字段，"eager_global_ordinals": true,能够将写入的文档添加到缓存中，增加聚合搜索的性能

8. 为索引增加"_meta"信息，用于识别mapping 的版本，便于管理mapping

9. 查看分片的大小信息，如果每个分片大于20GB，需要扩充主分片数量

10. 单个节点数据控制在2TB以内，最大不超过5TB

    • 每个节点每GB堆内存，建议最多20个分片，每个分片控制数据在20-40GB内

    • 8GB内存，数据量控制在8*20GB*30G = 4.8TB

    • 根据分片确定节点内存大小：给每个字段预留1kb堆空间

    分片数 * 所有字段数 * 1kb + 0.5GB（开销空间：索引、搜索、聚合）= 最终单节点ES堆空间大小

11. 对于搜索类的项目，内存和存储数据比例1：16

12. 有复杂的查询和聚合，建议设置coordinating节点

13. 为避免分片分布不均的问题，要提前监控磁盘空间，提前清理数据或增加节点(70%)

14. 使用es自动生成文档的ID，提高refresh interval的时间，默认为1s

15. 控制分词的级别，使用index_options控制。docs、freqs、positions、offsets