简单讲讲ES在大数据规模下的性能问题与解决方案（一）

    众所周知，在处理大规模数据量的时候，我们的传统关系型数据库，例如MySQL，Oracle等...它们对于这些大规模数据的处理与计算是非常吃力的，甚至于在内存资源不足的情况下导致在mysql中查询数据失败的情况，甚至由于数据的规模较大，会消耗更多的磁盘空间，得不偿失。因此便有了非关系数据库NoSql的概念。在处理大规模数据集中常用的NoSql数据库有Redis，Hbase，ES等。它们都是非关系型数据库，都是以K-V的形式存储数据，在查询的时候，可以通过key来精确命中需要的value。而使用这些非关系型数据库的目的第一点是节省数据在磁盘上的存储，第二点是达到p99 latency小于200ms的目标。        

    ElasticSearch在非关系型数据库中，是当下比较受欢迎的存在，因为其完全基于内存计算，它的倒排索引机制，结合云服务实现的”zstd“压缩算法，以及它本身具备的”best_compress“压缩算法，都让其成为当下公司选择大规模数据处理和查询工具的香饽饽。本文主要简单介绍以下ES在处理大规模数据场景下遇到的性能问题以及解决方案。后续会持续更新这个系列。

当数据量特别大时，Elasticsearch（ES）可能会面临以下一些问题：

1. 存储需求：大规模存储数据可能需要大量的硬盘空间。你需要确保你的硬件能够满足存储需求，并且有足够的扩展性。

2. 索引效率：随着数据量的增加，索引的创建和更新可能变得更加耗时。ES使用倒排索引来加快搜索速度，但在大规模数据集上创建和维护索引可能需要更多的时间和资源。

3. 查询性能：当数据量增加时，查询性能可能受到影响。根据查询的复杂性和数据量的大小，查询可能需要更长的时间来执行。你可以通过优化查询、增加硬件资源或使用分布式架构来提高查询性能。

4. 集群管理：大规模数据集通常需要使用ES的分布式特性，使用多个节点组成集群。这涉及到节点之间的协调和数据分片，对集群的管理和配置要求更高。

5. 硬件要求：大规模数据集可能需要更多的硬件资源来支持。你需要评估并确保你的硬件（包括CPU、内存、磁盘和网络带宽）能够满足需求。

6. 备份和恢复：对大规模数据集进行备份和恢复可能需要更长的时间和更大的存储空间。你需要有合适的备份策略和恢复计划。

    那么如何解决es在存储的数据量过大的情况下，查询性能下降的问题。并且可以让es一贯保持毫秒级别的查询速度呢？
   

7. 硬件升级：- 例子：升级服务器的CPU和内存。例如，将4核CPU升级到8核，内存从16GB升级到32GB，这样可以提供更好的处理能力和容量，以应对大规模查询负载。

8. 分片和副本设置：- 例子：对于大型索引，可以增加分片数量以实现更好的负载均衡和查询吞吐量。例如，将原先的索引分成20个分片，每个分片存储部分数据，并行处理查询请求。- 例子：合理设置副本数，将副本分布在不同的节点上以提高查询的并行性和可用性。例如，将副本数设置为2，并确保每个主分片有一个副本分片位于不同的节点上。

9. 索引设计优化：- 例子：选择正确的字段类型和分词器以减少不必要的计算和提高查询速度。例如，对于英文文本字段，可以使用text类型和适当的分词器进行全文搜索，对于精确匹配字段，可以使用keyword类型。- 例子：优化映射以减少冗余数据量和索引大小。例如，对于不需要进行全文搜索的字段，可以将其设置为不被索引的no字段。- 例子：调整倒排索引以减少查询的范围。例如，在高基数字段上使用布隆过滤器来快速确定某个术语是否存在于倒排索引中。

10. 查询缓存：- 例子：使用ES的查询缓存来缓存常用查询的结果，避免重复计算。例如，通过启用查询缓存配置，在查询频率较高且数据更新频率较低的场景下，可以显著提高查询速度。

11. 搜索优化：- 例子：使用过滤器替代全文搜索来减小查询范围和复杂度。例如，对于某些字段，可以使用term或terms查询进行精确匹配而不进行全文搜索。- 例子：使用布尔查询来组合多个查询条件，避免使用复杂的查询字符串或查询语句。例如，使用bool查询来组合term查询和range查询。

12. 聚合查询优化：- 例子：减少聚合查询中的字段数量，只选择必要的字段进行聚合操作。例如，对于某个日期字段，只选择需要统计的日期范围，而不是整个索引的日期范围。- 例子：根据需求选择合适的聚合类型。例如，对于需要统计字段的总和，可以使用sum聚合；对于需要统计字段的平均值，可以使用avg聚合。

13. 查询优化工具：- 例子：使用Explain API来分析查询的执行过程，查看查询的得分、倒排列表等信息，以确定查询性能的瓶颈所在。- 例子：使用Profile API来分析查询的性能开销，并找到需要优化的查询部分。- 例子：使用Index Stats等API来监控索引的性能指标，如查询次数、缓存命中率等，以便及时调整和优化。

14. 缓存和预热：- 例子：将常用数据存储在其他缓存层（如Redis）中，避免频繁访问ES。例如，将热门商品的信息缓存到Redis中，直接从缓存中获取数据而不是每次都查询ES。- 例子：在系统启动时预热缓存，提前加载常用数据到缓存中，以避免首次查询的冷启动延迟。

15. 分布式架构：- 例子：使用ES的集群和节点来分布式存储和处理数据。通过添加更多的节点来横向扩展集群的查询能力，以提高查询吞吐量。- 例子：使用基于分片的并行查询来利用集群中的多个节点进行查询处理。例如，将查询请求分发到不同的节点上，并行执行查询以加快查询速度。

通过综合应用这些详细的解决方案，可以有效地提升Elasticsearch在大数据量下的查询性能，并保持毫秒级别的查询速度。需要根据具体场景和需求选择合适的优化方案进行实施。

点个关注不迷路， 后续会持续更新这些非关系型数据库的应用以及查询场景和优化内容的哦！