Elasticsearch单个索引数据量过大的优化_elasticsearch单个索引过大(1)_es索引文件特别大怎么处理

Elasticsearch的Index Lifecycle Management（ILM）

3. 分区索引
将数据分区存储在多个小索引中，而不是一个大索引中。可以基于时间（如每天一个索引）、数据类别或任何其他逻辑来分区。这样做的好处是：
提高管理灵活性。
可以单独优化和管理每个小索引。
改善查询性能，因为查询可以并行处理多个小索引。

Elasticsearch基于分区的索引策略

4. 使用Document Routing
当写入或查询数据时，可以使用自定义路由键来确保具有相同路由键的文档位于相同的分片上。这可以显著提高特定查询的性能，因为ES只需要查询包含相关文档的分片。

Elasticsearch中Document Routing特性

5. 优化映射和查询
映射（Mapping）：精心设计你的索引映射。例如，对于不需要全文搜索的字段，使用keyword类型而不是text，并禁用不需要索引的字段。
查询：优化查询逻辑，避免使用高成本操作（如wildcard查询、大范围的range查询等）。使用合适的查询类型和结构可以显著提高性能。

6. 使用Force Merge减少段数量
对于只读索引，使用force merge操作可以减少索引中的段（segment）数量，从而提高查询性能。注意，force merge是一个资源密集型操作，应在低峰时段执行。

每种策略的具体实现可以查看对应文章：

Elasticsearch 中的索引的分区(Shards)和副本(Replicas)的使用和副本(Replicas)的使用")

Elasticsearch的Index Lifecycle Management（ILM）

Elasticsearch基于分区的索引策略

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