By Query API 这里最简单的用法是对每个查询匹配的文档执行删除文档，例如下面这样： curl -X POST "localhost:9200/twitter/_delete_by_query...这里的查询需要使用和Search API（后文会讲）相同的方式来将查询条件作为query的值传递，当然也可以使用q关键字，例如如下请求： curl -X POST "localhost:9200/twitter...delete by query在索引启动时获取索引的快照，并使用内部版本控制删除它找到的文档。...Elasticsearch还将以.tasks/task/${taskId}作为文档创建此任务的记录，开发者可以自行决定是否保留这个记录，如果删除记录，那么Elasticsearch可以回收它使用的空间。...参考上文，开发者可以使用conflicts选项来防止版本冲突导致操作中止。 好了，本文先说到这里，有问题欢迎留言讨论。
1、Elasticsearch 缓存引出 Elasticsearch 查询的响应需要占用 CPU、内存资源，在复杂业务场景，会出现慢查询，需要花费大量的时间。 如何破局呢？...Elasticsearch 有哪些缓存，不同缓存的应用场景是什么呢？本文给出答案。 2、Elasticsearch 缓存经常被问道的问题汇总 怎样知道自己的查询时命中缓存了还是走的磁盘搜索？...为了确定查询是否符合缓存条件，Elasticsearch 维护查询历史记录以跟踪事件的发生。...含义：控制是否启用节点查询缓存。 设置时机：只能在创建索引或者关闭索引（close）时设置。 可设置：true 或者 false。 默认：true。...此设置可以自动避开断路器限制，但需要根据需要重建缓存。 如果达到 field data 断路器限制，Elasticsearch 底层将阻止进一步增加缓存大小的请求。在这种情况下，你应该手动清除缓存。
JVM堆是一个有限制的资源需要聪明的使用。有许多现成的机制去限制fielddata对堆内存使用的影响。...然后检查加 载需要的fielddata会不会导致总的fielddata大小超过设置的堆的百分比。 如果估计的查询大小超过限制，断路器就会触发并且查询会被抛弃返回一个异常。...indices.breaker.request.limit 这个 request 断路器估算完成查询的其他部分要求的结构的大小，比如创建一个聚集通， 以及限制它们到堆大小的40%，默认情况下。...断路器和Fielddata大小 在 Fielddata大小部分我们谈到了要给fielddata大小增加一个限制去保证老的不使用 的fielddata被驱逐出去。...如果断路器限制比缓冲区大小要小，就会没有数据会被驱逐。为了能够 让它正确的工作，断路器限制必须比缓冲区大小要大。 我们注意到断路器是和总共的堆大小对比查询大小，而不是和真正已经使用的堆内存区比较。
一、单个分片大小控制在30GB左右在不涉及高速缓存时，最小查询延迟取决于数据、查询类型、分片大小。查询大量小分片，虽然单个分片速度快，但是更多的查询任务排队处理，导致不一定比更大的分片快。...但当分片数过大时，单个节点资源竞争的情况会加剧，容易导致节点响应超时，影响整个集群的响应。从ES实际运维经验来看，控制在3万以内较安全。...五、控制单shard的docs数不超过21亿ES对于单个shard的docs数有21亿的限制，上线index前，提前预估好每个shard的分片数，建议控制在15亿以内。...七、不要长期使用单个index，必须定期滚动使用index时，需要做好定期切换的计划。写入不大的情况下，建议按天、月滚动。定期滚动的好处：控制单个index的大小，提升读写性能。...八、合理设置bulk size大小Bulk size的合适与否对集群写入性能影响较大。一般建议在1万上下浮动，单次请求控制在10~15MB左右。
3.4 调整内存设置 通过配置单个查询的内存断路器来限制单个查询的内存使用量。 如：将 index.breaker.request.limit 限制为 40％，默认是 60%。...Failed 可能的原因： 节点可能已断开连接或重新连接 正在查询的分片可能正在恢复中，因此不可用 磁盘可能已损坏 搜索query 语句可能写的有问题。...主要检查内容包含但不限于： 堆的大小检查 文件描述符 最大线程数 文件大小限制 最大虚拟内存 最大映射数 客户端jvm检查 垃圾收集检查 OnError和OnOutOfMemoryError检查 ......例如，当使用有冲突的 Elasticsearch 版本时，您可能报错如下： “ Elasticsearch java client initialization fails” 或 “\Common...9.2 索引新数据问题 在 Elasticsearch 中，你必须非常仔细的对字段命名、正确使用模板 template、数据建模规范化。
Elasticsearch在部署时，对Linux的设置有哪些优化方法？ GC方面，在使用Elasticsearch时要注意什么？ Elasticsearch对于大数据量（上亿量级）的聚合如何实现？...：主节点的角色既为 master 又为 data，访问量较大时可能会导致 ES 停止响应造成大面积延迟，此时其他节点得不到主节点的响应认为主节点挂掉了，会重新选取主节点 内存回收：data 节点上的 ES...，询问 Term 和 Document frequency，这个评分更准确，但是性能会变差 # Elasticsearch在部署时，对Linux的设置有哪些优化方法？...最好使用单播代替组播 不要随意修改垃圾回收器（CMS）和各个线程池的大小 把你的内存的（少于）一半给 Lucene（但不要超过 32GB），通过 ES_HEAP_SIZE 环境变量设置 内存交换到磁盘对服务器性能来说是致命的...你应该增加你的文件描述符，设置一个很大的值，如 64000 补充：索引阶段性能提升方法 使用批量请求并调整其大小：每次批量数据 5MB – 15MB 大是个不错的起始点 存储：使用 SSD 段和合并：Elasticsearch
：主节点的角色既为 master 又为 data，访问量较大时可能会导致 ES 停止响应造成大面积延迟，此时其他节点得不到主节点的响应认为主节点挂掉了，会重新选取主节点。...想知道 heap 够不够，必须结合实际应用场景，并对集群的 heap 使用情况做持续的监控。 9、Elasticsearch 在部署时，对 Linux 的设置有哪些优化方法？...10、索引阶段性能提升方法有哪些？ 使用批量请求并调整其大小：每次批量数据 5 – 15 MB 大是个不错的起始点。...11、elasticsearch 了解多少，说说你们公司 es 的集群架构，索引数据大小，分片有多少，以及一些调优手段 。...每一个倒排索引都会被轮流查询到，从最早的开始查询完后再对结果进行合并。 21、ElasticSearch的主要功能及应用场景？
ElasticSearch集群调优 1、节点发现 单播：可以指定连接主机地址，一般设为master节点地址，如果集群环境存在多个es集群，一般使用此方法，比较安全。...:9301"] 多播：默认方式，比较简单，集群中有能够接收和响应的主机即可加入集群 判断主机是否支撑多播： 使用ifconfig命令，查询响应命令中是否含有MULTICAST属性。...: 20%（可以设置具体值2G，或者总内存百分比20%）注意：字段数据缓存的大小是无限制的，所以不小心可以导致集群内存爆炸。...index.refresh_interval属性，默认1s（1秒），刷新率是指定文档多快可以对搜索操作可见，等式非常简单：刷新率越快，查询越慢，索引的吞吐量越低，如果我们允许有一个较慢的刷新率，如10s...或者30s，设置他是不错的，这使得ElasticSearch承受的压力更新，可以将更多的资源用于索引和查询。
范围搜索，前缀搜索比传统的 hashmap 有明显优势。 BDK Tree 适用于数值型，地理信息（ geo ）等多维度数据类型。当K=1, 二叉搜索树，查询复杂度 log(N) ?...Elasticsearch heap 的 xmx 设置通常不大于 32g 。 Memory 和 shard 的配比在 1 : 20 ~ 1:25 之间。 每个shard的大小不超过50g 。...若无法及时响应 logstash 请求， logstash connect elasticsearch 便会出现 timeout ， logstash 会认得这个 Elasticsearch 为 dead...可通过 api GET/_cluster/ settings 查看 cluster.routing.allocation.enable 是否被禁止。...查询优化 使用 routing 提升某一维度数据的查询速度。 避免返回太大量的搜索结果集，用 limit 限制。
范围搜索，前缀搜索比传统的 hashmap 有明显优势。 BDK Tree 适用于数值型，地理信息（ geo ）等多维度数据类型。当K=1, 二叉搜索树，查询复杂度 log(N) ?...若无法及时响应 logstash 请求， logstash connect elasticsearch 便会出现 timeout ， logstash 会认得这个 Elasticsearch 为 dead...可通过 api GET/_cluster/ settings 查看 cluster.routing.allocation.enable 是否被禁止。...在加载大量数据时可设置 refresh_interval =-1 ， index.number_of_replicas =0 ，索引完成后再设回 来。...查询优化 使用 routing 提升某一维度数据的查询速度。 避免返回太大量的搜索结果集，用 limit 限制。
0x01 为什么要使用 Elasticsearch 系统中的数据， 随着业务的发展，时间的推移， 将会非常多， 而业务中往往采用模糊查询进行数据的搜索， 而模糊查询会导致查询引擎放弃索引，导致系统查询数据时都是全表扫描...节点负载：主节点的角色既为master又为data,访问量较大时可能会导致ES停止响应造成大面积延迟，此时其他节点得不到主节点的响应认为主节点挂掉了，会重新选取主节点。...0x07 Elasticsearch 在部署时，对 Linux 的设置有哪些优化方法 64 GB 内存的机器是非常理想的， 但是 32 GB 和 16 GB 机器也是很常见的。...各类缓存， field cache, filter cache, indexing cache, bulk queue 等等，要设置合理的大小，并且要应该根据最坏的情况来看 heap 是否够用，也就是各类缓存全部占满的时候...想知道 heap 够不够，必须结合实际应用场景，并对集群的 heap 使用情况做持续的监控。
（2）缓存优化：使用ES的查询缓存能够提高查询的响应速度，但同时也需要根据实际情况来决定是否启用缓存。 （3）并发控制优化：合理控制并发查询的数量，避免过多查询导致集群性能下降。...3.查询性能优化 （1）查询DSL优化：优化查询DSL语句，使用合适的查询方式，避免全量查询和使用过多聚合函数。比如，可以使用过滤器代替查询条件，使用聚合函数时尽量使用小型的聚合函数。...（2）缓存优化：使用ES的查询缓存能够提高查询的响应速度，但同时也需要根据实际情况来决定是否启用缓存。建议根据查询频率、数据变化频率等因素来决定缓存是否启用以及缓存时间等参数。...（3）并发控制优化：合理控制并发查询的数量，避免过多查询导致集群性能下降。可以通过设置查询速率限制、使用队列等方式来进行并发控制。...在优化方案的实施过程中，需要对不同的优化方案进行测试和评估，比如测试查询响应时间、索引数据存储大小、集群的吞吐量等指标，从而确定是否达到预期的优化效果。
0、引言 Elasticsearch社区中经常看到慢查询问题：“你能帮我看看Elasticsearch的响应时间吗？”或者是：“我的ES查询耗时很长，我该怎么做？”...我们将获得慢查询，讨论DSL查询语言，并查看有助于改进Elasticsearch查询的小型常规选项。 2、开发维度—你的查询有多慢？ 第一步是查看发送到群集的查询所花费的时间。...路由节点向分片发出对前10个文档的请求。 （可能是包含最高得分文档的一个分片，或者它们可能分散在多个分片中。） 返回列表后，主节点会在查询响应的_hits部分中显示文档。...推荐：建立索引时存储计算字段。 例如，我们有一个包含大量用户信息的索引，我们需要查询编号以“1234”开头的所有用户。...查看线程池的方法： 1GET /_cat/thread_pool 6.5 硬件资源的实时监控 排查一下慢查询时间点的时候，注意观察服务器的CPU, load average消耗情况，是否有资源消耗高峰，
Kibana部署在每台Coordinating上，同样使用LB做流量分发。 Hot & Warm 架构 Hot 节点(通常使用 SSD):索引有不断有新文档写入，通常使用 SSD。 ?...确保将运行Elasticsearch的用户打开文件描述符的数量限制增加到65,536或更高。...filter_path=**.max_file_descriptors 禁用swap swap对节点的性能和稳定性非常不利，swap可能导致GC持续几分钟而不是几毫秒，还可能导致节点响应缓慢，甚至断开与集群的连接...编辑/etc/sysctl.conf文件： vm.max_map_count=262144 线程数 Elasticsearch对不同类型的操作使用许多线程池，能够在需要时创建新线程很重要。...ES会先发起查询来确定index中是否已经有相同id的doc存在，若有则先删除原有doc再写入新doc，这样每次写入时，ES都会耗费一定的资源做查询。
在这篇文章中，我们将探讨ES写入调优和查询调优的关键方面，并提供一些实用的技巧和建议，帮助您优化ES集群的性能和响应速度。...发生这种情况时，应该在重试之前暂停索引，最好使用随机指数退避。 与调整批量请求的大小类似，只有测试才能确定最佳工作线程数量是多少。...max_result_window本身是对JVM的一种保护机制，通过设定一个合理的阈值，避免初学者分页查询时由于单页数据过大而导致OOM。...您可能决定增加该特定设置，但 Lucene 仍然有大约 2GB 的限制。 即使不考虑硬性限制，大型文档通常也不实用。大型文档对网络、内存使用和磁盘造成了更大的压力，即使对于不请求的搜索请求也是如此。...当索引速度开始趋于平稳时，就可以获得已达到数据批量请求的最佳大小。在相同性能的情况下，当大量请求同时发送时，太大的批量请求可能会使集群承受内存压力，因此建议避免每个请求超过几十兆字节。
discovery.zen.fd.ping_timeout 等待ping响应的时间，默认为 30s，运行的集群中，master 检测所有节点，以及节点检测 master 是否正常。...，但是，这个性能损耗是比较小的，而且是值得的； fielddata构建和管理 100% 在内存中，常驻于 JVM 内存堆，所以可用于快速查询，但是这也意味着它本质上是不可扩展的，有很多边缘情况下要提防，...文档计数对批量大小来说不是一个好指标。 比如说，如果你每次批量索引 1000 个文档，记住下面的事实：1000 个 1 KB 大小的文档加起来是 1 MB 大。...当ES的新建字段或者新建索引的时候，都会要获取集群元数据，并对元数据进行变更及同步，此时会影响集群的响应，所以需要关注集群的index和shard数量。...10、二级自动生成_id 当写入端使用特定的id将数据写入ES时，ES会去检查对应的index下是否存在相同的id，这个操作会随着文档数量的增加而消耗越来越大，所以如果业务上没有强需求，建议使用ES自动生成的
这里有一些建议： 使用批量请求。 使用多个线程/工作来发送请求。 增加刷新间隔。每次刷新事件发生时，Elasticsearch都会创建一个新的Lucene段，并在稍后进行合并。...性能和刷新间隔之间的关系 从上图可以看出，随着刷新间隔的增大，吞吐量增加，响应时间变快。可以使用下面的请求来检查有多少段以及刷新和合并花费了多少时间。 Index/_stats?...副本的作用一是提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复；二是提高Elasticsearch的查询效率，Elasticsearch会自动对搜索请求进行负载均衡 ?...可以使用下面的请求来检验分片查询缓存是否有效果。 GET index_name/_stats?...如果不关心顺序，可以使用“sort”：“_doc”让Elasticsearch按索引顺序返回。 避免使用脚本查询来计算不固定的匹配。在索引时存储计算的字段。
02 Elasticsearch聚合概述 Elasticsearch的聚合功能是其核心特性之一，它允许用户对存储在ES中的数据进行复杂的分析和总结。...其次，查询的响应时间可能会变得非常长，甚至超出用户的等待范围。最后，数据的分布和存储也可能对聚合操作的效率产生重要影响。...在Elasticsearch中，可以使用terms聚合来实现分桶聚合。通过设置size参数，可以限制返回的桶的数量，以避免过多的计算和内存消耗。 3....优化索引和查询 除了使用近似聚合、分桶聚合和分布式聚合等方法外，还可以通过优化索引和查询来提高大数据量聚合的性能。...这包括选择合适的字段类型、使用合适的分析器和映射设置、优化查询语句以及使用分页和限制结果集大小等技巧。这些优化措施可以减少不必要的计算和内存消耗，提高查询的响应速度和系统的整体性能。
| |---|---| |index | 用于限制结果的以逗号分隔的索引列表| |doc_type | 以逗号分隔的类型列表，用于限制结果| |body | 限制使用Query DSL指定的结果的查询（...| |---|---| |body | 请求定义| |index | 用于限制操作的以逗号分隔的索引名称列表;使用_all或空字符串对所有索引执行操作| |allow_no_indices | 是否忽略通配符索引表达式是否解析为具体索引...| |---|---| |index | 用于限制操作的以逗号分隔的索引名称列表;使用_all对所有索引执行操作| |doc_type | 用于限制操作的以逗号分隔的文档类型列表;留空以对所有类型执行操作...| |---|---| |index | 以逗号分隔的索引名称列表;使用_all或空字符串对所有索引执行操作| |metric | 限制返回特定指标的信息。...| |---|---| |index | 用于限制操作的以逗号分隔的索引名称列表;使用_all或空字符串对所有索引执行操作| |doc_type | 用于限制操作的以逗号分隔的文档类型列表;留空以对所有类型执行操作
二是提高ES的查询效率，ES会自动对搜索请求进行负载均衡。...分词有很多算法，大部分基于词表进行分词。也就是说词表的大小决定索引大小。所以分词与索引膨涨率有直接关系。词表不应很多，而对文档相关特征性较强的即可。...严重时可能恶性循环，导致整个集群停工。因此在使用ES的过程中，要知道哪些设置和操作容易造成以上问题，有针对性的予以规避。...因此需要限制对field data cache的使用，最好是完全不用，可以极大释放heap压力。这里需要注意的是，排序、聚合字段必须为not analyzed。...保守配置内存限制参数，尽量使用doc value存储以减少内存消耗，查询时限制size、from参数。
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