Elasticsearch 是一个强大的分布式搜索和分析引擎，用于存储、检索和分析大规模数据。为了获得最佳性能、稳定性和可伸缩性，以下是Elasticsearch 的一些最佳实践。

集群规划

节点数量

• 在构建 Elasticsearch 集群时，节点的数量和分布是关键因素。通常建议使用奇数个节点，以便更好地处理主节点选举和故障转移。考虑一个具有 3 个主节点的集群，其中 2 个节点失败，仍然可以保持功能正常。
• 避免单节点集群，因为这会导致单点故障。

分片和副本

分片是数据在集群中的水平划分。在创建索引时，根据数据量和查询负载选择适当的分片数量，通常不超过节点数量的两倍。然后，为了保障数据的可用性，设置足够的副本数，但不要过多，以避免资源浪费。示例如下：

PUT /my_index
{
"settings": {
"number_of_shards": 5,
"number_of_replicas": 1
}
}

索引设计

分片和副本设置

• 在创建索引时，根据数据量和预期查询负载来选择合适的分片数量。
• 对于热门索引，可以适度增加副本数量以提高查询性能。

索引字段

• 合理选择字段类型，避免使用不必要的复杂类型，例如对于精确值，使用 keyword 类型，对于全文本搜索，使用 text 类型。示例如下：

  PUT /my_index
  {
  "mappings": {"properties": {
    "product_name": {
      "type": "text"
    },
    "category": {
      "type": "keyword"
    },
    "price": {
      "type": "float"
    }
  }
  }
  }
  

• 关闭不需要索引的字段，以减小索引大小，提高性能。

写入操作

批量写入

使用批量 API 进行写入操作，以减少网络开销。在高吞吐量写入场景中，可以适度增加 Refresh 间隔，减少索引刷新操作，提高写入性能。示例如下：

POST /my_index/_doc/_bulk
{ "index": {}}
{ "field1": "value1" }
{ "index": {}}
{ "field2": "value2" }

索引刷新

避免频繁的索引刷新，可以适当调整 Refresh 间隔以平衡写入和查询性能。示例如下：

PUT /my_index/_settings
{
"refresh_interval": "30s"
}

查询优化

查询性能

• 使用查询DSL进行复杂查询，以充分利用 Elasticsearch 的强大功能。

• 使用索引别名和索引模板来优化查询，示例如下：

  GET /my_index/_search
  {
  "query": {
  "bool": {
    "must": [
      { "match": { "product_name": "apple" }},
      { "range": { "price": { "gte": 100 }}}
    ]
  }
  }
  }
  

分页查询

使用游标（Scroll）进行大数据量分页查询，避免深度分页带来的性能问题。示例如下：

POST /my_index/_search?scroll=5m
{
"query": { "match_all": {}},
"size": 100
}

硬件和监控

硬件选择

• 选择高性能硬件，特别是快速的磁盘和足够的内存。
• 使用 SSD 硬盘来提升索引和查询性能。

监控和警报

• 设置监控指标，如集群健康、节点状态、资源使用等。
• 使用监控工具持续监测集群，并设置警报以便在出现问题时能及时响应。

安全性

认证和授权

• 启用安全性特性，使用用户名密码进行认证。
• 使用角色和权限来限制用户的访问权限。

加密通信

启用 TLS/SSL 加密以保障数据在传输过程中的安全性。

备份和恢复

定期备份索引数据，确保在意外情况下能够快速恢复数据。