搜索引擎优化书籍(Elasticsearch的Elasticsearch查询数据的因素有哪些？将分析)

　　搜索引擎优化书籍(Elasticsearch的Elasticsearch查询数据的因素有哪些？将分析)

　　Elasticsearch 是一个非常灵活且功能丰富的搜索引擎，它提供了许多不同的方式来查询数据。在实际业务场景中，经常会出现远低于预期查询速度的慢查询。如果业务对查询延迟比较敏感，那么 Elasticsearch 查询延迟的抖动就是一个比较麻烦的问题。

　　Elasticsearch 作为一个分布式系统，可能有多种因素会影响查询性能。本文将分析导致查询慢的因素，并提供一些优化搜索速度的建议。

　　一、文件系统缓存越大越好

　　为了加快搜索速度，Elasticsearch 严重依赖文件系统缓存。通常，至少需要一半的可用内存作为文件系统缓存，以便 Elasticsearch 可以将索引的热点区域保留在物理内存中。

　　文件系统缓存可以理解为：操作系统的可用内存（总内存-分配的内存）。

　　如果给文件系统缓存更多的内存，并且内存可以尽可能的容纳所有的IDX Segment File索引数据文件，那么内存基本上是在搜索的时候使用的，性能会非常高。所以总的来说，性能要比磁盘高一个数量级，基本以毫秒为单位，从几毫秒到几百毫秒不等。

　　二、使用更快的硬件

　　搜索通常是 I/O 密集型的。除了上面分配更多的文件系统缓存之外，您还可以考虑购买更快的硬盘。

　　如果搜索是 CPU 密集型的，还可以考虑购买更快的 CPU。

　　三、文档建模

　　文档需要具有适当的类型，以便查询操作消耗更少的资源。

　　特别要避免连接操作，包括：

　　因此，通过宽表冗余存储（Data denormalization）的设计，不需要join操作，可以显着提高查询速度。

　　适用场景：一对多或多对多关联。

　　优点：速度快。因为每个文档都收录所有必需的信息，所以当需要在查询中匹配该信息时，不需要昂贵的关联操作。

　　缺点：索引更新或删除数据，应用程序必须处理宽表的冗余数据。

　　由于冗余存储，某些搜索和聚合操作可能无法按预期工作。