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云搜索服务 CSS-优化Elasticsearch和OpenSearch集群查询性能:查询性能优化

云搜索服务 CSS-优化Elasticsearch和OpenSearch集群查询性能:查询性能优化

时间：2025-02-12 15:01:30

云搜索服务 CSS 优化Elasticsearch和OpenSearch集群性能

查询性能优化

基于Elasticsearch的数据查询流程分析，有以下几种性能优化方案。

表1 查询性能优化
优化方案	方案说明
通过routing减少检索扫描的分片数	在数据入库时指定routing值，将数据路由到某个特定的分片，查询时通过该routing值将请求转发到某个特定的分片，而不是相关索引的所有分片，进而提升集群整体的吞吐能力。 Elasticsearch 7.x版本中，设置命令如下：指定routing值插入数据 PUT /{index}/_doc/1?routing=user1{ "title": "This is a document"} 根据routing值去查询数据 GET /{index}/_doc/1?routing=user1
采用index sorting减少检索扫描的Segments数	当请求落到某个分片时，会逐个遍历其Segments，通过使用index sorting，可以使得范围查询、或者排序查询在段内提前终止(early-terminate)。 Elasticsearch 7.x版本中，示例命令如下： //假设需要频繁使用字段date做范围查询。PUT {index}{ "settings": { "index": { "sort.field": "date", "sort.order": "desc" } }, "mappings": { "properties": { "date": { "type": "date" } } }}
增加query cache提升缓存命中的概率	当filter请求在段内执行时，会通过bitset保留其刷选结果，当下一个类似的查询过来时，就可以复用之前查询的结果，以此减少重复查询。增加query cache可以通过修改集群的参数配置实现，将自定义缓存参数“indices.queries.cache.size”设置为更大的值。具体操作请参见参数配置，修改参数配置后一定要重启集群使参数生效。
提前Forcemerge，减小需要扫描的Segments数	对于定期滚动后的只读索引，可以定期执行forcemerge，将小的Segments合并为大的Segments，并将标记为“deleted”状态的索引彻底删除，提升查询效率。 Elasticsearch 7.x版本中，配置示例如下： //假设配置索引forcemerge后segments数量为10个。POST /{index}/_forcemerge?max_num_segments=10

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