42.集群调优策略—Index 写调优-1

42.1 分布式集群调优策略

• 主要从index写调优和Search读两个方面进行调优
• Index 写调优
  • 副本数设置为0
    • 如果是集群首次灌入数据， 可以将副本数设置为0，写入完毕后再调整回去， 这样副本分片只需要拷贝数据， 节省了索引过程
  • 自动生成doc ID
    • 通过ES写入流程可以看出，如果写入doc是指定了id， 则ES会先尝试读取原doc的版本号以判断是否需要更新

42.2 Index 写调优

• 合理设置mappings
  • 将不需要建立索引的字段index属性设置为no或not_analyzed。 即对字段不分词或不索引，可以减少很多运算操作
  • 减少字段内容长度， 如果原始数据的大段内容无需全部建立索引， 可以尽量减少不必要的内容
  • 使用不同的分析器（analyzer）， 不同的分析器在索引过程中复杂度也有较大的差异
• 调整_source字段
  • source字段用来存储doc原始数据， 对部分不需要存储的字段 ，可以通过includes 、excludes过滤， 或将source禁用， 一般用于索引和数据分离， 这样可以降低I/O 压力
• 对analyzed字段禁用norms
  • norms用于在搜索时计算doc的评分， 如果不需要评分， 可以将其禁用

"title": {
  "type": "string",
  "norms": {
    "enabled": false
}

• 调整索引的刷新间隔
  • 该参数默认是1s， 强制ES每秒刷新一个segment， 从而保证新写入的数据近实时的可见，可被搜索到
  • 如果将该参数刷新的时间调高， 降低刷新次数，减少资源消耗， 但也牺牲了ES的实时性

PUT /my_index/_settings
{
  "index" : {
                  "refresh_interval": "30s"
          } 
}

大数据视频推荐：
腾讯课堂
CSDN
AI算法运维实战
ELK入门精讲
AIOps智能运维实战
ELK7 stack开发运维
大数据语音推荐：
ELK7 stack开发运维
企业级大数据技术应用
大数据机器学习案例之推荐系统
自然语言处理
大数据基础
人工智能：深度学习入门到精通