elasticsearch性能调优

索引的创建需要配置mapping与setting两部分。

索引的mapping

常用数据类型
text、keyword、number、array、range、boolean、date、geo_point、ip、nested、object。

text：默认会进行分词，支持模糊查询（5.x之后版本string类型已废弃，请大家使用text）。

keyword：不进行分词，默认开启doc_values来加速聚合排序操作，占用了大量磁盘io 如非必须可以禁用doc_values。

number：如果只有过滤场景 用不到range查询的话，使用keyword性能更佳，另外数字类型的doc_values比字符串更容易压缩。

range：对数据的范围进行索引，目前支持 number range、date range 、ip range。

array：es不需要显示定义数组类型，只需要在插入数据时用’[]‘表示即可。[]中的元素类型需保持一致。

boolean: 只接受true、false，也可以是字符串类型的“true”、“false”。

date：支持毫秒、根据指定的format解析对应的日期格式，内部以long类型存储。

geo_point：存储经纬度数据对。

ip：将ip数据存储在这种数据类型中，方便后期对ip字段的模糊与范围查询。

nested：嵌套类型，一种特殊的object类型，存储object数组，可检索内部子项。

object：嵌套类型，不支持数组。

字段参数

"field": {  
         "type":  "text", //文本类型  ，指定类型
       
         "index": "false"// ，设置成false，字段将不会被索引  
         
         "analyzer":"ik"//指定分词器  
         
         "boost":1.23//字段级别的分数加权  
         
         "doc_values":false//对not_analyzed字段，默认都是开启，analyzed字段不能使用，对排序和聚合能提升较大性能，节约内存,如果您确定不需要对字段进行排序或聚合，或者从script访问字段值，则可以禁用doc值以节省磁盘空间：
         
         "fielddata":{"loading" : "eager" }//Elasticsearch 加载内存 fielddata 的默认行为是 延迟 加载 。 当 Elasticsearch 第一次查询某个字段时，它将会完整加载这个字段所有 Segment 中的倒排索引到内存中，以便于以后的查询能够获取更好的性能。
         
         "fields":{"keyword": {"type": "keyword","ignore_above": 256}} //可以对一个字段提供多种索引模式，同一个字段的值，一个分词，一个不分词  
         
         "ignore_above":100 //超过100个字符的文本，将会被忽略，不被索引
           
         "include_in_all":ture//设置是否此字段包含在_all字段中，默认是true，除非index设置成no选项  
         
         "index_options":"docs"//4个可选参数docs（索引文档号） ,freqs（文档号+词频），positions（文档号+词频+位置，通常用来距离查询），offsets（文档号+词频+位置+偏移量，通常被使用在高亮字段）分词字段默认是position，其他的默认是docs  
         
         "norms":{"enable":true,"loading":"lazy"}//分词字段默认配置，不分词字段：默认{"enable":false}，存储长度因子和索引时boost，建议对需要参与评分字段使用 ，会额外增加内存消耗量  
         
         "null_value":"NULL"//设置一些缺失字段的初始化值，只有string可以使用，分词字段的null值也会被分词  
         
         "position_increament_gap":0//影响距离查询或近似查询，可以设置在多值字段的数据上火分词字段上，查询时可指定slop间隔，默认值是100  
         
         "store":false//是否单独设置此字段的是否存储而从_source字段中分离，默认是false，只能搜索，不能获取值  
         
         "search_analyzer":"ik"//设置搜索时的分词器，默认跟ananlyzer是一致的，比如index时用standard+ngram，搜索时用standard用来完成自动提示功能  
         
         "similarity":"BM25"//默认是TF/IDF算法，指定一个字段评分策略，仅仅对字符串型和分词类型有效  
         
         "term_vector":"no"//默认不存储向量信息，支持参数yes（term存储），with_positions（term+位置）,with_offsets（term+偏移量），with_positions_offsets(term+位置+偏移量) 对快速高亮fast vector highlighter能提升性能，但开启又会加大索引体积，不适合大数据量用  
}  

索引的参数Setting

setting为ES索引的配置属性，索引的配置项按是否可以更改分静态(static)属性与动态配置

静态配置即索引创建后不能修改，静态配置只能在创建索引时或者在状态为 closed index的索引（闭合的索引）上设置。

下面介绍一下索引的静态配置和动态配置

索引静态配置

• index.number_of_shards 主分片数，默认为5。只能在创建索引时设置，不能修改。
• index.shard.check_on_startup 是否在索引打开前检查分片是否损坏，当检查到分片损坏将禁止分片被打开。可选值：false：不检测；checksum：只检查物理结构；true：检查物理和逻辑损坏，相对比较耗CPU；fix：类同与false，7.0版本后将废弃。默认值：false。
• index.codec 数据存储的压缩算法，默认算法为LZ4，也可以设置成best_compression，best_compression压缩比较好，但存储性能比LZ4差
• index.routing_partition_size 路由分区数，默认为 1，只能在索引创建时设置。此值必须小于index.number_of_shards，如果设置了该参数，如果设置了该参数，其路由算法为： (hash(_routing) + hash(_id) % index.routing_parttion_size ) % number_of_shards。如果该值不设置，则路由算法为 hash(_routing) % number_of_shardings，_routing默认值为_id。

PUT /test_index
{
    "settings": {
        "number_of_shards": "3",
        "number_of_replicas": "1"     
    }
}

索引动态配置

从上到下，是我从常用到不常用的排序。

• index.refresh_interval 执行刷新操作的频率，这使得索引的最近更改可以被搜索。默认为 1s。可以设置为 -1 以禁用刷新。
• index.max_result_window 用于索引搜索的 from+size 的最大值。默认为 10000。
• index.max_docvalue_fields_search 一次查询最多包含开启doc_values字段的个数，默认为100。
• index.number_of_replicas 每个主分片的副本数，默认为 1，该值必须大于等于0
• index.auto_expand_replicas 基于可用节点的数量自动分配副本数量,默认为 false（即禁用此功能）
• index.blocks.read_only 设置为 true 使索引和索引元数据为只读，false 为允许写入和元数据更改。
• index.max_rescore_window 在搜索此索引中 rescore 的 window_size 最大值
• index.blocks.read_only_allow_delete 与index.blocks.read_only基本类似，唯一的区别是允许删除动作。
• index.blocks.write 设置为 true 可禁用对索引的写入操作。
• index.blocks.read 设置为 true 可禁用对索引的读取操作
• index.blocks.metadata 设置为 true 可禁用索引元数据的读取和写入。
• index.max_refresh_listeners 索引的每个分片上可用的最大刷新侦听器数。

对于已存在的索引，我们想要修改它的动态配置，可以使用_settings方法。

PUT  /test_index/_settings
{
    "number_of_replicas": "0"              
}

写translog过程 以及 translog的参数配置

虽然translog是用来防止数据丢失,但是也有数据丢失的风险。

写translog，并不是每个写操作或者更新操作，都立刻写入到磁盘。因为写translog也是有同步和异步两种模式的，在异步模式下translog只有被fsync才会被写入到磁盘。正是“index.translog.sync_interval”这个配置参数，决定了多久出发一次fsync，默认是5s，这意味着，在这5s内发生断电，数据也是回被丢失的。

“index.translog.durability”这配置参数，可以控制translog是同步还是异步。决定了是否在每次写数据或者修改数据就触发一次fsync。es的默认是index.translog.durability=request。也就是每次都触发fsync。

如果制定index.translog.durability=async 那么就要面临丢数据的风险了。

translog日志的大小也不能是无限大的，因为它的大小，则决定了集群崩溃后恢复的时间长短。如果太大，则会面临集群恢复很久的问题。“index.translog.flush_threshold_size” 这个参数就是指定translog日志最大的大小的。默认为512M。意思是当translog日志大于512M，就一定会触发一次flush，将数据从文件系统落到磁盘上，并将translog清理掉。

关于参数调优-translog可以影响到写入的性能
translog能够修改的参数基本上也列出来了。这是我在官网上能看到的参数。

针对上边的分析，其实我们有个点可以平衡。如果我们可以接受一定的数据丢失的话，我们可以用异步写translog日志的方式来写入数据。因为一次成功的写，是要等待写translog成功的。如果我们用异步，则不用等写traslog成功，就可以返回了。

https://www.cnblogs.com/cfas/p/16511871.html