最近做的舆情系统用到了ES,比数据库的效率要高得多,不过我也一直在顾虑经过长时间的运行之后数据编的特别多,到时ES也变得吃力,最近也有一些了解
优化ES主要从两方面考虑,硬件和软件
集群和硬件优化
使用更好的硬件肯定是能快速解决问题的,但是这需要钱,我们说了不算,所以主要还是从配置上来下功夫
合理分片和副本
虽然更多的分片可以提高写入吞吐量，因为可以并行写入多个分片。但是，查询大量分片可能会降低查询性能，因为每个分片都需要单独处理查询。而且分片数量过多可能会增加集群的管理开销和降低查询效率，尤其是在内存和文件句柄方面。所以，需要考虑数据量和硬件资源，合理设置分片数量。
精确的映射和索引设置
映射（Mapping）是定义如何存储和索引文档中字段的规则。我们可以在以下几个方面做一些优化：
确切定义字段类型：为每个字段指定正确的数据类型（如 text, keyword, date, integer 等），这是因为不同的数据类型有不同的存储和索引方式。需要注意的是：text 类型用于全文搜索，它会被分析（analyzed），即分解为单个词项。keyword 类型用于精确值匹配，过滤，排序和聚合。它不会被分析。
根据需要选择合适的分析器（Analyzer），对于 text 类型的字段，可以指定分析器来定义文本如何被分割和索引。对于不需要全文搜索的字段，使用 keyword 类型以避免分析开销。
查询优化
使用ES很慢，是因为自己的查询本身就用的不对，我们可以尝试着优化一下你的查询。如：
避免高开销查询: 如 wildcard、regexp 等类型的查询往往开销较大，尽量避免使用或优化其使用方式。
●使用过滤器: 对于不需要评分的查询条件，使用 filter 而不是 query，因为 filter 可以被缓存以加快后续相同查询的速度。
●查询尽可能少的字段: 只返回查询中需要的字段，减少数据传输和处理时间。
●避免深度分页: 避免深度分页，对于需要处理大量数据的情况，考虑使用 search_after。
●避免使用脚本：尽量避免使用脚本（Script）查询，因为它们通常比简单查询要慢。（脚本执行通常比静态查询更消耗资源。每次执行脚本时，都需要进行编译（除非缓存）和运行，这会增加CPU和内存的使用。脚本执行不能利用索引，因此可能需要全面扫描文档。）
●使用 match 而非 term 查询文本字段：match 查询会分析查询字符串，而 term 查询不会，适用于精确值匹配。
●避免使用通配符、正则表达式：这类查询往往非常消耗资源，特别是以通配符开头的（如 *text）。
●合理使用聚合：聚合可以用于高效地进行数据分析，但复杂的聚合也可能非常消耗资源。优化聚合查询，如通过限制桶的数量，避免过度复杂的嵌套聚合。
使用缓存
请求缓存: 对于不经常变化的数据，利用 ES 的请求缓存机制。
清理缓存: 定期清理不再需要的缓存，释放资源。