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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：2024-08-14 09:17:26
云搜索服务 CSS

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
support.huaweicloud.com/bestpractice-css/css_07_0019.html
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