ElasticSearch在数据量很大的情况下如何提高查询效率_elasticsearch 数据量

一. es 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率？

• es 性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下 5 -10s，坑爹了。第一次搜索的时候，是 5~10s，后面反而就快了，可能就几百毫秒。
• es性能优化是没有什么银弹的，啥意思呢？就是不要期待着随手调一个参数，就可以万能的应对所有的性能慢的场景。也许有的场景是你换个参数，或者调整一下语法，就可以搞定，但是绝对不是所有场景都可以这样。

性能优化的杀手锏——filesystem cache：

• 你往 es 里写的数据，实际上都写到磁盘文件里去了，查询的时候，操作系统会将磁盘文件里的数据自动缓存到 filesystem cache 里面去。

es-search-process：

• es 的搜索引擎严重依赖于底层的 filesystem cache，你如果给 filesystem cache
  更多的内存，尽量让内存可以容纳所有的 idx segment file 索引数据文件，那么你搜索的时候就基本都是走内存的，性能会非常高。
• 性能差距究竟可以有多大？我们之前很多的测试和压测，如果走磁盘一般肯定上秒，搜索性能绝对是秒级别的，1秒、5秒、10秒。但如果是走filesystem cache，是走纯内存的，那么一般来说性能比走磁盘要高一个数量级，基本上就是毫秒级的，从几毫秒到几百毫秒不等。

这里有个真实的案例：

• 某个公司 es 节点有 3 台机器，每台机器看起来内存很多，64G，总内存就是 64 * 3 = 192G。每台机器给es jvm heap 是 32G，那么剩下来留给 filesystem cache 的就是每台机器才 32G，总共集群里给filesystem cache 的就是 32 * 3 = 96G 内存。而此时，整个磁盘上索引数据文件，在 3 台机器上一共占用了 1T 的磁盘容量，es