优化写入性能

优化Elasticsearch集群的写入性能是确保数据高效、快速存储的关键。以下是一些方法和最佳实践，可以帮助提高Elasticsearch集群的写入性能。

合适的副本数

默认情况下，Elasticsearch索引有1个副本。为了提高写入性能，可以减少副本数，因为每个副本会占用额外的写入资源。然而，减少副本数会降低数据的高可用性，需要在性能和可用性之间进行权衡。

分片数量

索引的分片数量会影响写入性能。一般来说，更多的分片可以提高并行写入的性能，但过多的分片也会导致资源浪费。建议基于数据规模合理设置分片数量，并根据实际情况进行调整。

刷新间隔（refresh interval）

index.refresh_interval：索引刷新间隔，被索引的文档在该间隔后才能被查询到，默认的刷新间隔为1秒。对于实时性要求不高的场景，可以通过增加刷新间隔来减少Elasticsearch对磁盘的频繁写入，从而提高写入性能。将index.refresh_interval设置为较长的时间，例如30s或60s，但要注意这会延迟数据的可见性。

合并策略

使用index.merge.scheduler.max_thread_count参数来控制合并的线程数，合理配置可以减轻写入时的磁盘I/O压力。

批量写入（Bulk API）

使用Bulk API可以将多个文档的写入请求批量处理，减少网络和资源开销。推荐将每批次的文档数量控制在合理范围（如500-1000个文档），以平衡单次请求的大小和系统的稳定性。

避免嵌套文档和父子关系

如果可能，尽量避免使用嵌套文档和父子关系，因为这些操作会增加写入的复杂度和资源消耗。

优化查询性能

文档结构设计

• 避免使用过多的嵌套结构和过深的嵌套字段。嵌套文档虽然可以满足复杂的数据结构需求，但会显著增加查询的复杂度和时间。
• 尽量使用扁平化的数据模型，这样可以减少在查询时的计算和数据加载时间。

合适的字段类型

• 根据需要选择正确的字段类型。例如，数值类型字段（integer、float等）比字符串类型字段更容易索引和查询，查询速度也更快。
• 对于大文本字段，考虑使用text类型，并结合keyword字段来处理精确匹配的需求。

优化映射

• 禁用不需要的字段索引，例如，通过将不需要搜索的字段设置为index: false，可以减少索引的大小和查询时的开销。
• 合理使用doc_values，将其关闭以减少内存使用，但在需要进行排序或聚合的字段上仍然保持开启。

查询合并与简化

• 尽量合并多个查询条件，避免过多的布尔查询（bool query）和过滤器（filter）。这不仅可以减少查询的复杂度，还能降低查询的时间开销。
• 在查询中使用filter而非query来过滤不影响得分计算的条件，因为filter查询不会计算相关性得分，性能更高。

缓存利用

• 利用Elasticsearch的缓存机制，例如request cache和filter cache，对经常使用的查询进行缓存，以减少查询响应时间。
• 对于相同或类似的查询，使用_cache选项启用缓存，例如在bool查询的filter部分。

分页优化

• 使用search_after而非from+size进行深分页。from+size在深度分页时的性能较差，因为它需要跳过大量数据。
• 使用scroll API来处理需要大量数据返回的场景，如全量导出，但要注意scroll在返回大量数据时的性能开销。

聚合优化

• 仅在必要时使用聚合查询，因为聚合查询通常计算开销较大。合理使用bucket和metric聚合，避免不必要的聚合操作。
• 使用composite聚合替代terms聚合处理大量唯一值时的场景，composite聚合可以分步处理并返回更稳定的结果。