本文通过对Elastic的热层和冷冻层进行基准测试，运行了覆盖105TB日志、跨度超过90天的示例查询。这些查询模拟了Kibana中的常见任务，包括带高亮的搜索、总命中数、日期直方图聚合和术语聚合。...举个例子，应用日志中，最新的记录通常是查询频率最高且需要最快响应时间的。...这确保了对相同区域的后续读取请求可以直接从本地缓存中提供，显著提高查询性能，减少反复从blob存储获取数据的需求。4. 缓存配置选项：共享缓存大小：该设置接受总磁盘空间的百分比或绝对字节值。...每个operation定义一个特定任务或任务集，在这个例子中是一个复合操作。在这个操作中，有多个requests指定要执行的操作，如通过发出POST请求清除冷冻缓存。...请求中的stream表示一系列相关操作，如提交搜索查询，然后检索和删除结果。
文章目录 0.前言 1.根据 ID 查询 2.精确匹配单个字段 3.精确匹配单个字段的多个值 4.全文查询 5.范围查询 6.bool 组合查询 must filter should must_not...7.分页查询 from + size search after scroll api 小结 8.查询文档是否存在 8.1 根据ID判断文档是否存在 8.2 查询符合条件的文档数量 9.获取文档数量 参考文献...ES 中的条件查询常用的有如下几种： TermQuery 精确匹配单个字段 TermsQuery 精确匹配单个字段，但使用多值进行匹配，类似于 SQL 中的 in 操作 MatchQuery 单个字段匹配查询...（匹配分词结果，不需要全文匹配） RangeQuery 范围查询 BoolQuery 组合查询 1.根据 ID 查询 根据文档ID获取单个文档信息。...理解为什么深度分页是有问题的，假设取的页数较大时（深分页），如请求第20页，Elasticsearch 不得不取出所有分片上的第 1 页到第 20 页的所有文档，并做排序，最终再取出 from 后的 size
使用_search/template API查询时返回结果总量不准 在_search/template API的处理逻辑中，虽然rest_total_hits_as_int设置为了true, trackTotalHitsUpTo...Bug产生的原因是，在异步请求的ActionListener中没有对docs参数进行判空，导致始终没有响应给客户端。...但是，并不是所有的segment都能保证缓存 bitset 。只有那些文档数量超过 10000 （或超过总文档数量的 3% )的segment才会缓存 bitset 。...scroll请求不会用到cache，因为使用cache在查询请求执行过程中会修改search context，会破坏掉scroll的context。...）的节点，比如协调节点在可用区1，那么如果可用区1有要查询的副本分片，则会优先选择可用区1的节点进行查询；依据的准则2是： (1) 协调节点和候选节点之前查询的响应时间，响应时间越短，优先选择 (2)
0、背景 在当今世界，各行各业每天都有海量数据产生，为了从这些海量数据中获取想要的分析结果，需要对数据进行提取、转换，存储，维护，管理和分析。...可以将多个索引放入别名中，并且对该别名进行搜索会使查询就像在单个索引上一样。 当然，需要保持好平衡。注意思考：将多少数据写入别名？别名上写入太多小索引会对性能产生负面影响。...它可能导致垃圾收集持续数分钟而不是毫秒，并且可能导致节点响应缓慢甚至断开与集群的连接。 在Elasticsearch分布式系统中，让操作系统终止节点更有效。...提高多个字段的搜索速度的常用技术是在索引时将其值复制到单个字段中。 对于经常查询的某些字段，请使用Elasticsearch的copy-to功能。...该请求将被重定向到响应最快的节点。
为了知道批量请求的最佳大小，您应该在具有单个分片的单个节点上运行基准测试。 首先尝试索引100个文件，然后是200，然后是400，等等。 当索引速度开始稳定时，您知道您达到了数据批量请求的最佳大小。...但，如“返回满足某个query的 所有文档”等数据库领域的工作，并不是 es 最擅长的领域。如果你确实需要返回所有文档，你可以使用 Scroll API 2、避免 大的 doc。...即使它不请求 _source字段，获取大doc _id 字段消耗更大 b.索引大doc时消耗内存会是 doc本身大小 的好几倍 c.大doc的 proximity search, highlighting...这是相当坏的用户体验 如果存在 replica，则就可能发生这种事，这是因为： search时，replication group中的shard是按round-robin方式来选择的，因此两次运行同样的请求...但，如果查询中 包含 非常大量的 字段/term查询，或者有 fuzzy查询，此时，获取 索引统计 可能并不cheap，因为 为了得到 索引统计 可能 term dictionary 中 所有的term
为了知道批量请求的最佳大小，您应该在具有单个分片的单个节点上运行基准测试。 首先尝试索引100个文件，然后是200，然后是400，等等。...但如“返回满足某个query的 所有文档”等数据库领域的工作，并不是es最擅长的领域。如果你确实需要返回所有文档，你可以使用Scroll API 2、避免大的doc。...即使它不请求 _source字段，获取大doc _id 字段消耗更大 b.索引大doc时消耗内存会是 doc本身大小 的好几倍 c.大doc的 proximity search, highlighting...这是相当坏的用户体验 如果存在 replica，则就可能发生这种事，这是因为：search时，replication group中的shard是按round-robin方式来选择的 因此两次运行同样的请求...但如果查询中包含非常大量的 字段/term查询，或者有 fuzzy查询，此时，获取 索引统计 可能并不cheap，因为为了得到索引统计 可能 term dictionary 中 所有的term都需要被查询一遍
不推荐使用 from + size 做深度分页查询的核心原因： 搜索请求通常跨越多个分片，每个分片必须将其请求的命中内容以及任何先前页面的命中内容加载到内存中。...2.2 search_after 查询 2.2.1 search_after 查询定义与实战案例 search_after 查询本质：使用前一页中的一组排序值来检索匹配的下一页。...前置条件：使用 search_after 要求后续的多个请求返回与第一次查询相同的排序结果序列。也就是说，即便在后续翻页的过程中，可能会有新数据写入等操作，但这些操作不会对原有结果集构成影响。...2.3 Scroll 遍历查询 2.3.1 Scroll 遍历查询定义与实战案例 相比于 From + size 和 search_after 返回一页数据，Scroll API 可用于从单个搜索请求中检索大量结果...如果把 From + size 和 search_after 两种请求看做近实时的请求处理方式，那么 scroll 滚动遍历查询显然是非实时的。数据量大的时候，响应时间可能会比较长。
为了知道批量请求的最佳大小，您应该在具有单个分片的单个节点上运行基准测试。首先尝试索引100个文件，然后是200，然后是400，等等。当索引速度开始稳定时，您知道您达到了数据批量请求的最佳大小。...但，如“返回满足某个query的 所有文档”等数据库领域的工作，并不是es最擅长的领域。如果你确实需要返回所有文档，你可以使用Scroll API 2、避免 大的doc。...即使它不请求 _source字段，获取大doc _id 字段消耗更大 索引大doc时消耗内存会是 doc本身大小 的好几倍 大doc的 proximity search, highlighting 也更加昂贵...这是相当坏的用户体验 如果存在 replica，则就可能发生这种事，这是因为：search时，replication group中的shard是按round-robin方式来选择的，因此两次运行同样的请求...但，如果查询中 包含 非常大量的 字段/term查询，或者有 fuzzy查询，此时，获取 索引统计 可能并不cheap，因为 为了得到 索引统计 可能 term dictionary 中 所有的term
为了知道批量请求的最佳大小，您应该在具有单个分片的单个节点上运行基准测试。 首先尝试索引100个文件，然后是200，然后是400，等等。 当索引速度开始稳定时，您知道您达到了数据批量请求的最佳大小。...但，如“返回满足某个query的 所有文档”等数据库领域的工作，并不是es最擅长的领域。如果你确实需要返回所有文档，你可以使用Scroll API 2、避免 大的doc。...即使它不请求 _source字段，获取大doc _id 字段消耗更大 b.索引大doc时消耗内存会是 doc本身大小 的好几倍 c.大doc的 proximity search, highlighting...这是相当坏的用户体验 如果存在 replica，则就可能发生这种事，这是因为： search时，replication group中的shard是按round-robin方式来选择的，因此两次运行同样的请求...但，如果查询中 包含 非常大量的 字段/term查询，或者有 fuzzy查询，此时，获取 索引统计 可能并不cheap，因为 为了得到 索引统计 可能 term dictionary 中 所有的term
本文主要讨论可能导致慢查询的原因以及如何在Elasticsearch的上下文中识别它们？ 本文主要源于常见慢查询故障的排除方法，阅读本文的前提需要你对Elasticsearch的原理有大致的了解。...即使没有索引/搜索请求，分片的存在也会消耗集群开销。 2.1.1 问题描述 集群中的分片太多，以至于任何查询执行起来都很慢。...以便每次将某些搜索请求路由到同一组分片，而不是在可用的不同副本之间交替。 这将更好地利用请求缓存、节点查询缓存和文件系统缓存。 2.5 症状5：共享硬件资源时的高资源利用率。...5 捕获慢查询、耗费资源查询 5.1 慢查询、耗费资源查询难捕获 在Elasticsearch中同时处理不同的请求/线程时，很难捕获慢查询、耗费资源查询。...） total_shards[10] 索引的总分片大小 source[] 执行检索的请求body体 5.6 日志审计（高阶功能，低版本非付费会员建议跳过） 拥有金牌会员或铂金会员订阅的客户（包括Elastic
为了知道批量请求的最佳大小，您应该在具有单个分片的单个节点上运行基准测试。首先尝试索引100个文件，然后是200，然后是400，等等。当索引速度开始稳定时，您知道您达到了数据批量请求的最佳大小。...但，如“返回满足某个query的 所有文档”等数据库领域的工作，并不是es最擅长的领域。如果你确实需要返回所有文档，你可以使用Scroll API 2、避免 大的doc。...即使它不请求 _source字段，获取大doc _id 字段消耗更大 b.索引大doc时消耗内存会是 doc本身大小 的好几倍 c.大doc的 proximity search, highlighting...这是相当坏的用户体验 如果存在 replica，则就可能发生这种事，这是因为：search时，replication group中的shard是按round-robin方式来选择的，因此两次运行同样的请求...但，如果查询中 包含 非常大量的 字段/term查询，或者有 fuzzy查询，此时，获取 索引统计 可能并不cheap，因为 为了得到 索引统计 可能 term dictionary 中 所有的term
q=user:kimchy&pretty=true' 我们还可以使用 Elasticsearch 提供的 JSON 查询语言而不是查询字符串： curl -XGET 'http://localhost:...所有熟悉的 Lucene 查询都可以通过 JSON 查询语言或查询解析器获得。 多租户 – 索引和类型 伙计，那个 twitter 索引可能会变大（在这种情况下，索引大小==估值）。...执行 ACID 事务 Elasticsearch 中的单个请求支持 ACID 属性。 但是 Elasticsearch 没有事务的概念，所以不提供 ACID 事务。...在单个请求级别，ACID 属性可以实现如下： Atomictiy 是通过发送写入请求来实现的，该请求将在所有活动分片上成功或失败。请求无法部分成功。 通过写入主分片来实现 Consistency。...数据复制在返回成功响应之前同步发生。这意味着在写入请求之后所有分片上的所有读取请求都将看到相同的响应。 提供 Isolation，因为可以成功处理并发写入或更新（即删除和写入）而不受任何干扰。
为了知道批量请求的最佳大小，您应该在具有单个分片的单个节点上运行基准测试。首先尝试索引 100 个文件，然后是 200，然后是 400，等等。...当索引速度开始稳定时，您知道您达到了数据批量请求的最佳大小。在配合的情况下，最好在太少而不是太多文件的方向上犯错。...但，如“返回满足某个 query 的 所有文档”等数据库领域的工作，并不是 es 最擅长的领域。如果你确实需要返回所有文档，你可以使用 Scroll API 「2、避免 大的doc。...即使它不请求 _source字段，获取大 doc _id 字段消耗更大 索引大 doc 时消耗内存会是 doc 本身大小的好几倍 大 doc 的 proximity search, highlighting...但，如果查询中 包含 非常大量的 字段/term查询，或者有 fuzzy 查询，此时，获取 索引统计 可能并不 cheap，因为 为了得到 索引统计 可能 term dictionary 中 所有的 term
这允许协调节点根据许多标准将请求发送到被认为“最佳”的副本： 协调节点与包含数据副本的节点之间的过去请求的响应时间 超过搜索请求的时间在包含数据的节点上执行 包含数据的节点上的搜索线程池的队列大小 这可以通过改变所述动态群集配置开启...此参数应用于保护单个请求不会使群集过载（例如，默认请求将命中群集中的所有索引，如果每个节点的分片数量很高，则可能导致碎片请求被拒绝）。此默认值基于群集中的数据节点数，但最多256。...请参阅搜索类型以获取更多 request_cache 设置为true或false启用或禁用对于size为0的请求的搜索结果的缓存，即聚合和建议（未返回顶部命中）。请参阅Shard请求缓存。...分段器 指定如何在高亮片段中分解文本：simple或span。仅适用于plain荧光笔。默认为span。 simple 将文本分解为相同大小的片段。...fragment_size突出显示的片段的大小（以字符为单位）默认为100。 matched_fields:在多个字段上组合匹配以突出显示单个字段。对于以不同方式分析相同字符串的多字段，这是最直观的。
与线程池关联的队列使待处理的请求得以保留（类似缓冲效果）而不是被丢弃。 由于 Elasticsearch会做动态分配，除非有非常具体的要求，否则不建议更改线程池和队列大小。...集群发生故障再恢复平衡的速度取决于分片的大小、分片数量、网络以及磁盘性能。 在 Elasticsearch 中，每个查询在每个分片的单个线程中执行。但是，可以并行处理多个分片。...强调一下：CPU 和 内存的分配最终需要你通过使用与生产环境中类似的环境借助 esrally 性能测试工具测试确定，而不是直接参考各种最佳实践拍脑袋而定。...中 高 中 机器学习节点 机器学习 低 极高 极高 中 协调节点 请求转发和合并检索结果 低 中 中 中 6.5 不同节点角色配置如下 必须配置到：elasticsearch.yml 中。...在启用垃圾收集时，这些 CPU 周期不可用于处理用户请求。结果，随着系统变得越来越受资源约束，用户请求的响应时间增加。
在 lucene 中，为了实现高索引速度，使用了segment 分段架构存储。一批写入数据保存在一个段中，其中每个段最终落地为磁盘中的单个文件。 ?...4.4 使用分片请求缓存 聚合语句中，设置：size：0，就会使用分片请求缓存缓存结果。 size = 0 的含义是：只返回聚合结果，不返回查询结果。...这里就有疑问：是不是可以通过 msearch 拆解多个聚合为单个子语句来改善响应时间？...蓝色：类似示例一，单个query 中包含多个聚合，聚合数分别是：1,2,5,10。 红色：类似示例二，multi_search 拆解多个聚合，拆分子句个数分别为：1,2,5,10。...因此，在 CPU 资源不是瓶颈的前提下，如果想缩短响应时间，可以将多个聚合拆分为多个查询，借助：msearch 实现并行聚合。
为了更好地处理繁重的工作负载，向集群添加更多节点或升级（扩容）现有节点以增加容量。 4.2 分散批量请求 批量请求虽然比单个请求效率更高，但大型批量写入或多搜索请求需要大量 CPU 资源。...如果可能，提交较小的请求并在它们之间留出更多时间。 这里的较小有多小？需要结合业务实际、结合线程池和队列大小不断调出最优值。 4.3 取消长时间运行的搜索 长时间运行的搜索会阻塞搜索线程池中的线程。...actions=*search&detailed 上述命令行响应的描述包含检索请求及其查询细节，其中：running_time_in_nanos 显示搜索运行了多长时间。...使用 index.max_result_window 索引设置降低大小限制。 使用 search.max_buckets 集群设置降低允许的聚合桶的最大数量。...使用 search.allow_expensive_queries 集群设置禁用耗费资源的查询。
查询阶段 在初始化查询阶段（query phase），查询被向索引中的每个分片副本（原本或副本）广播。...例如，下面这个例子中的搜索请求要求优先队列要能够容纳100个document GET /_search { "from": 90, "size": 10 } 这个查询的过程被描述在图分布式搜索查询阶段中...Node 3 转发这个搜索请求到索引中每个分片的原本或副本。每个分片在本地执行这个查询并且结果将结果到一个大小为from+size的有序本地优先队列里去。 3....当一个搜索请求被发送到一个节点Node，这个节点就变成了协调节点。这个节点的工作是向所有相关的分片广播搜索请求并且把它们的响应整合成一个全局的有序结果集。这个结果集会被返回给客户端。...在搜索时，你可以指定一个或多个routing 值来限制只搜索那些分片而不是搜索index里的全部分片： GET /_search?
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...资源预估 通过数据量预估磁盘容量 腾讯云在2019年4月的 meetup 分享中建议：磁盘容量大小 = 原始数据大小 * 3.38。...尽可能 Denormalize 数据，从而获取最佳的性能，使用 Nested 类型的数据，查询速度会慢几倍。使用 Parent / Child 关系，查询速度会慢几百倍。...#默认1s } Index Buffer 默认是10%，这意味着分配给一个节点的总堆栈的10％将用作所有分片共享的索引缓冲区大小，用满会导致自动触发refresh，可以通过编辑elasticsearch.yml...} } } } 避免查询时脚本 避免使用script查询，例如这里想查询userlist列表中元素个数等于3的doc： #避免使用script查询 GET my-index/_search
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