如何优化Elasticsearch查询以提高性能?

embedded/2024/11/14 1:11:18/

为了优化Elasticsearch查询以提高性能,以下是一些实用的策略和技巧:

  1. 节点负载均衡

    • 通过调整副本数来实现负载均衡。确保分片和副本的总数与节点数量相匹配,以均匀分配查询请求。
  2. 慢查询处理

    • 开启慢查询日志,监控和识别慢查询,以便后续优化。可以通过API手动开启慢查询日志,并设置合适的阈值。
  3. 合理使用filter子句

    • 在bool查询中,使用filter子句来避免不必要的得分计算,提升查询性能。Filter查询结果会被自动缓存,加速后续查询的响应速度。
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();for (Map.Entry<String, Object> entry : map.entrySet()) {String key = entry.getKey();Object value = entry.getValue();if ("customerName".equals(key) || "customerCode".equals(key)) {if (value instanceof Collection) {TermsQueryBuilder termsQueryBuilder = QueryBuilders.termsQuery(key, (Collection<?>) value);boolQuery.filter(termsQueryBuilder);} else {TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery(key, value);boolQuery.filter(termQueryBuilder);}}}
  1. 查询性能分析

    • 在Kibana的Dev Tool中,使用search profile查看具体耗时分析,从而进行性能优化。
  2. terms查询优化

    • 将terms查询替换为多个term查询以提高性能。对于精确匹配,使用term查询而不是match查询。
  3. 增加副本数量以平衡负载

    • 通过增加副本数量来提高搜索性能和系统容错能力。
  4. 避免在查询中使用默认值

    • 减少匹配记录,避免产生慢查询。
  5. 使用分页限制返回结果数量

    • 降低计算和传输负担,提高查询性能。注意深度分页可能导致性能问题,考虑使用search_after参数。

在这里插入图片描述

  1. 保持Elasticsearch版本更新

    • 定期更新以利用新功能和修复的错误,避免已知问题。
  2. 监控集群

    • 使用Elasticsearch Head、Kibana monitoring插件等工具监控集群的健康和性能。
  3. 使用批量请求

    • 批量API允许在单个API调用中执行多个索引/删除操作,提高索引速度。
  4. 设计合理的mapping配置

    • 选择合适的字段类型和分析器,优化映射以减少存储空间和提高查询性能。
  5. 避免深度分页

    • 深度分页会导致大量无用数据的检索,严重影响性能。建议使用scroll API或search_after参数来实现深度分页。
  6. 利用查询缓存

    • Elasticsearch会自动缓存频繁执行的查询结果,以减少查询延迟。可以通过调整indices.queries.cache.size参数来优化查询缓存的大小。
  7. 预索引聚合字段

    • 对于经常需要聚合的字段,可以在索引时预先计算聚合结果,并存储在专门的字段中,以加快查询速度。

通过实施上述策略,可以显著改善Elasticsearch的查询速度与资源利用效率。

🔍 在Elasticsearch中,哪些查询类型对性能影响最大?

在Elasticsearch中,以下几种查询类型对性能影响较大:

  1. 深度分页查询

    • 深度分页查询会导致性能问题,因为Elasticsearch需要查询并排序大量的文档,然后返回顶部的文档。这种查询会随着页数的增加而性能急剧下降。
  2. 前缀模糊匹配查询

    • 前缀模糊匹配查询,尤其是在一个数据量较大的索引上执行时,通常耗时会比较长,甚至可能导致内存溢出。
  3. 通配符查询

    • 通配符查询可能会很慢且耗资源,最好尽量避免使用它们。替代方案包括使用Ngram分词、设置wildcard数据类型。
  4. 嵌套(Nested)查询

    • 嵌套查询在某些场景下很有用,但它们也带来了一定的性能影响,因为查询嵌套字段速度较慢,需要执行额外的处理步骤,例如过滤器和关联。
  5. 大量terms查询

    • bool查询中,使用terms条件查询时,如果查询字段中出现大量值,会导致几乎全部记录被匹配,从而产生慢查询。
  6. 未使用filter上下文的查询

    • bool查询中,mustshould子句使用query上下文,而filtermust_not使用filter上下文。query上下文需要计算匹配度得分,而filter上下文仅关注文档是否匹配,没有额外计算,并且结果可以被缓存,因此使用filter上下文可以提高性能。
  7. 未优化的聚合查询

    • 聚合查询如果没有得到适当的优化,尤其是在大数据集上,可能会导致性能问题。
  8. 未使用索引的查询

    • 如果查询没有利用到索引,比如全文搜索没有使用合适的分词器或者查询字段没有被索引,那么查询性能会受到显著影响。

针对这些查询类型,可以采取相应的优化措施,比如使用search_after进行深度分页、避免前缀模糊匹配、使用filter代替query子句、扁平化嵌套数据结构、优化terms查询条件、以及确保查询能够利用索引等,以提高Elasticsearch查询的性能。
在这里插入图片描述

🚀 对于大数据集,Elasticsearch有哪些高效的查询策略?

对于大数据集,Elasticsearch的高效查询策略包括以下几个方面:

  1. 查询调优

    • 避免单次召回大量数据,搜索引擎擅长从海量数据中查询少量相关文档,而非单次检索大量文档。如果有这样的需求,建议使用滚动查询。
    • 避免单个文档过大,大型文档对网络、内存使用和磁盘造成更大的压力。
  2. 读写性能调优

    • 明确读写性能调优在很多场景下是只能二选一的,牺牲写入实时性以提高检索性能。
  3. 分页策略

    • 使用search_after进行深度分页,避免使用from + size方式,因为这种方式会导致越往后分页获取的代价越高。
    • 使用scroll API进行大结果集查询,但需要注意维护scroll_id。
  4. 排序优化

    • 增加一个long字段,用于存储时间和ID的组合,以优化排序性能。
  5. CPU资源分配

    • 如果检索时需要做排序,则需要字段对比,消耗CPU比较大,尽量分配16cores以上的CPU,具体看业务压力。
  6. 批量请求

    • 使用批量请求(Bulk requests)代替单文档索引请求,以提高索引性能。
    • 通过测试确定批量请求的最优大小,避免过大的批量请求导致内存压力。
  7. 多线程/多进程发送数据

    • 使用多个线程或进程发送数据到Elasticsearch,以充分利用集群资源。
  8. 刷新间隔调整

    • 根据索引和搜索流量调整index.refresh_interval,以优化索引速度。
  9. 查询性能分析

    • 使用Search Profiler分析查询性能,找出查询和聚合中各个组件的性能瓶颈。
  10. 字段数据结构优化

    • 对于频繁用于桶聚合的字段,可以预热全局序数(global ordinals)以优化聚合性能。
  11. 文件系统缓存预热

    • 根据文件扩展名,明确告诉操作系统哪些文件应该被预先加载到内存中,以加速搜索操作。
  12. 索引排序

    • 使用索引排序来加速合取查询,但可能会稍微降低索引速度。
  13. 使用preference优化缓存利用

    • 通过preference参数优化缓存利用,提高查询性能。
  14. 查询优化

    • 使用index_phrasesindex_prefixes选项来加速短语查询和前缀查询。
  15. 使用constant_keyword加速过滤

    • 对于常见的过滤条件,使用constant_keyword类型来加速过滤,减少匹配文档的数量。

通过实施上述策略,可以显著提高Elasticsearch在处理大数据集时的查询性能。


http://www.ppmy.cn/embedded/137362.html

相关文章

数据结构-并查集专题(1)

一、前言 因为要开始准备年底的校赛和明年年初的ACM、蓝桥杯、天梯赛&#xff0c;于是开始按专题梳理一下对应的知识点&#xff0c;先从简单入门又值得记录的内容开始&#xff0c;并查集首当其冲。 二、我的模板 虽然说是借用了jiangly鸽鸽的板子&#xff0c;但是自己也小做…

对于目标文件太大无法拉入u盘事件的解决方法

问题&#xff1a; 解决方法&#xff1a; 1.按住win r 键打开运行&#xff0c;输入cmd&#xff0c;点击确定。 2.输入convert 盘符(你自己的u盘的盘符): /fs:ntfs并单击回车

汇总常用的114款AI视频创作工具,堪称运营神器,收藏备用!

随着AI工具的使用起来起广泛&#xff0c;国内各个互联网大厂都开始在圈内出围。过去我们写文案、做视频、拍视频、剪辑视频、画漫画、处理图片等&#xff0c;都需要手工一点一点地精雕细琢。现在通过AI工具&#xff0c;零基础也能做出很多精致的作品。 前面我在上个月的28号分…

数值优化 | 图解牛顿法、阻尼牛顿法与高斯牛顿法(附案例分析与Python实现)

目录 0 专栏介绍1 引例2 牛顿迭代法3 阻尼牛顿法4 高斯牛顿法5 案例分析与Python实现5.1 牛顿法实现5.2 阻尼牛顿法实现5.3 高斯牛顿法实现5.4 案例分析 0 专栏介绍 &#x1f525;课设、毕设、创新竞赛必备&#xff01;&#x1f525;本专栏涉及更高阶的运动规划算法轨迹优化实…

nvm 切换 Node.js 版本

nvm 切换 Node.js 版本 0. nvm 安装1. 查看装了哪些 Node.js 版本2. 安装 Node.js 版本安装最新稳定版本.安装个18 3. 切换 Node.js 版本4. 设置默认 Node.js 版本5. 卸载 Node.js 版本6.与项目的配合使用参考资料 0. nvm 安装 安装教程就不写了&#xff0c;直接看别人的。 脚…

双层for循环嵌套式(day12)

一、for循环的嵌套 <script>/*通过程序在页面中输出如下图形* 1(行号) <1 i0(下标)** 2 <2 i1*** 3 <3 i2**** 4 <4 i3***** 5 <5 i4***** 1 j<5(5-0) i0**** 2 j<4(5-1) i1*** 3 j<3(5-2…

react之了解jsx

JSX&#xff08;JavaScript XML&#xff09;是React中的一种语法扩展&#xff0c;它允许在JavaScript代码中直接编写类似HTML的代码&#xff0c;使得组件的构建和维护变得更加直观和高效。以下是对JSX的详细解析&#xff1a; 一、JSX的基本概念 定义&#xff1a;JSX是一种Java…

浪涌保护装置在现代配电系统中的应用

安科瑞刘鸿鹏 摘要 随着科技的更新与智能电力设备的普及&#xff0c;现代配电系统面临着越来越复杂的电力环境&#xff0c;其中电力浪涌&#xff08;即瞬间高电压波动&#xff09;成为导致设备损坏和系统故障的一个重要因素。浪涌保护器&#xff08;Surge Protection Device&…