关于es的性能调优技巧,你了解哪些?
1、此外，ES的“列式存储”特性（doc values）在实现高效聚合统计中发挥了重要作用。列式存储特别适用于数据统计场景，与传统的行式数据库相比，它在处理大量数据时表现更佳。在优化案例中，工程师们利用ES的列式存储特性，实现了针对日均千万次聚合统计的高效处理，同时支持高并发数。
2、使用倒排索引技术，通过关键词与文档ID的映射关系提高查询效率。Elasticsearch的查询方式有哪些，并对比它们的效率？_local：在本地分片中执行查询，适用于特定场景下的快速搜索。_primary：在主分片中执行查询，保证数据的最新性。_SHArds：在指定分片中执行查询，实现高效搜索。
3、Win11环境：Intel 8375c ES CPU在Win11环境下无需调整bios及系统调优，即可表现出显著的性能优势。CentOS7环境：在CentOS7操作系统中，经过调整优化后，Intel cpu的性能提升相对有限，仅为20多秒。AMD CPU测试数据：Win11环境：AMD EPYC 7763 CPU在Win11环境下，若未进行调优，其性能可能低于普通台式机。
4、具体测试数据揭示了Intel与AMD在不同环境下的性能表现：Intel CPU在Win11环境下无需调整BIOS及系统调优，性能优势显著。在CentOS7中，调整优化后的性能提升相对有限，仅为20多秒。AMD CPU虽然核心数量较多，但在Win11下，若未进行调优，性能甚至可能低于普通台式机。
ClickHouse、Doris及ElasticSearch性能压测
1、在进行ClickHouse与Doris的性能比较时，我们发现第一轮测试因数据样本较小，未充分发掘硬件潜力。为此，我们进行了第二轮更深入的性能压测，以期更全面地评估两者在实际应用中的性能表现。
2、为了评估ClickHouse和Elasticsearch在实际业务场景中的抗压能力，确保双十一活动的业务稳定性，我们进行了一系列性能压测。首先，我们分析了压测对象：ClickHouse是一个列式数据库管理系统，数据按列存储，采用矢量化查询执行以优化数据处理效率。
3、成本分析：在相同数据量下，Clickhouse的存储成本仅为Elasticsearch的3-10倍，平均为6倍。从学习、开发、测试和维护角度考虑，Clickhouse更具优势。测试结果：在批量写入数据时，Elasticsearch消耗的内存和CPU资源是Clickhouse的3倍和25倍，吞吐量也仅为Clickhouse的5倍。
4、性能评估在写入性能测试中，OpenObserve的速度最快，而Elasticsearch相对较慢。存储方面，OpenObserve和ClickHouse分别比Elasticsearch少占用12倍和6倍的空间。查询性能方面，Elasticsearch在字段匹配上表现最好，ClickHouse在关键词和区间查询方面更胜一筹，而OpenObserve在聚合计数方面有优势。
5、ClickHouse是一个专为联机分析设计的列式数据库管理系统。其分布式架构、数据分区策略、列式存储和向量化执行机制共同提升了查询性能。与MySQL的语法差异：ClickHouse在数据排序、索引和聚合查询方面与mysql存在显著差异。ClickHouse更擅长处理大规模数据的分析场景。
轻松理解ES(elasticsearch)搜索引擎
总结，ES搜索引擎通过倒排索引与分布式架构，有效解决大数据量查询效率问题。分布式环境下的高可用性与数据副本机制，使ES满足大数据场景需求，降低开发成本，提升用户体验。
ElasticSearch是一款强大且广泛使用的开源搜索引擎，结合了Kibana、Logstash和Beats，形成ELK堆栈，主要应用于日志分析、实时监控等领域。ElasticSearch负责数据的存储、计算与搜索，而Logstash和Beats则负责数据抓取，Kibana用于数据可视化，Lucence是其底层开发，基于JAVA语言的高性能搜索引擎类库。
Elasticsearch 是一款分布式的搜索引擎，提供了灵活的分页技术。本文主要介绍 Elasticsearch（简称 ES）的几种分页技术，并深入分析各种分页技术的优缺点及应用场景。分页技术对于提高用户体验至关重要，尤其是在处理大量搜索结果时。
搜索引擎：Elasticsearch在搜索引擎数据库领域排名第一，内核基于Lucene构建，支持全文搜索。它简化了Lucene的复杂设置，提供了丰富的API，使普通开发者能轻松构建搜索应用。与Lucene相比，Elasticsearch的集成度更高，减少了周边辅助程序的需要。
ES作为Elasticsearch的简称，是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful搜索引擎及实时分析平台。它通常用于日志和时间序列数据分析，具有全文搜索、结构化搜索和分析功能。在大数据处理领域，Elasticsearch以其高效、可靠、易于扩展的特性而受到广大开发者和企业的欢迎。
ES入门详解Elasticsearch （简称ES），作为一款开源的分布式全文搜索引擎，以其高可用性和扩展性著称，可支持PB级数据的实时存储和检索，底层依赖Lucene技术作为核心处理工具，并通过封装提供多语言API和RESTful接口，简化了Lucene的复杂操作，成为企业级搜索领域的热门选择。理解ES的关键在于其架构。
在大数据量下提高查询效率的方法—ES搜索引擎
在大数据量下提高查询效率，使用ES搜索引擎的方法主要包括以下几点： 利用倒排索引提升查询效率 倒排索引机制：ES通过建立倒排索引，反转传统的查找方式。它将原始数据进行编号，并对文档进行分词处理，然后将词条与编号进行映射。
ES如何解决？通过建立倒排索引，反转查找方式。原始数据编号，文档分词，词条与编号映射，用户输入词条，匹配词条索引，快速找到对应文档。实现分布式的ES，数据切分，每个分片多副本，确保高可用性。节点平等，master负责状态改变，数据写入分散，压力均匀。
ES通过建立倒排索引优化搜索效率。倒排索引将数据以关键词作为索引，用户输入关键词，系统根据索引快速查找匹配记录。首先，对所有数据进行编号，建立文档列表。其次，将文档分词，以词条作为索引，记录包含词条的文档编号。当用户搜索时，系统对输入数据分词，匹配倒排索引中的词条，获取包含词条的文档编号。
一次ES性能优化,我发现了搞大数据的真相……
1、一次ES性能优化揭示的大数据真相主要包括以下几点：Elasticsearch的强大能力：Elasticsearch在DBEngine综合排名中位居前列，显示了其在查询搜索及聚合统计分析领域的强大实力。Elasticsearch的聚合统计类型：Elasticsearch提供了多种聚合统计类型，其中分桶聚合应用最为广泛，类似于MySQL的分组功能。
2、这引发了对ES内部机制的深入探究。通过优化设置，工程师们发现了问题的关键在于ES内部的“全局序号”（global ordinals）机制。在ES中，当使用“keyword”类型的数据时，系统会生成一个内存映射表，将术语与编号关联起来，以提升聚合统计性能。
3、在大数据量下提高查询效率，使用ES搜索引擎的方法主要包括以下几点： 利用倒排索引提升查询效率 倒排索引机制：ES通过建立倒排索引，反转传统的查找方式。它将原始数据进行编号，并对文档进行分词处理，然后将词条与编号进行映射。
4、ES通过建立倒排索引优化搜索效率。倒排索引将数据以关键词作为索引，用户输入关键词，系统根据索引快速查找匹配记录。首先，对所有数据进行编号，建立文档列表。其次，将文档分词，以词条作为索引，记录包含词条的文档编号。当用户搜索时，系统对输入数据分词，匹配倒排索引中的词条，获取包含词条的文档编号。
5、每次请求都会返回scroll令牌和响应数据集，直至没有更多结果。若需删除scroll_id，可通过调用删除方法实现。通常情况下，scroll设定为5分钟即可满足需求。综上所述，通过合理利用ElasticSearch的scroll和scan功能，可以有效优化大数据集合问题的处理，避免深度分页带来的性能问题。
6、性能优化关键点：合理设置索引与分片的数量、自定义路由机制以及协调节点的分离，都是优化跨索引查询性能的关键措施。总结：Elasticsearch的跨索引查询功能为应用架构设计提供了强大支持，解决了大数据处理中的实际问题，体现了其在分布式数据处理中的优越性能。
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希望本篇文章《es大数据慢（es数据量大解决方案）》能对你有所帮助！
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