搜索引擎优化书籍(Elasticsearch的底层索引工具为Lucene进行索引文件的管理存储)

　　搜索引擎优化书籍(Elasticsearch的底层索引工具为Lucene进行索引文件的管理存储)

　　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。

　　Elasticsearch 调优搜索速度“向日葵合集-1”

　　Elasticsearch 调优搜索速度“向日葵合集-2”

　　Elasticsearch 调优搜索速度“向日葵合集-3”

　　Elasticsearch 调优搜索速度“向日葵合集-4”

　　Elasticsearch 调优搜索速度“Sunflower 采集-5”

　　十二、使用索引排序来加速连接

　　索引排序以降低索引性能为代价加快连接速度。

　　Elasticsearch的底层索引工具是Lucene，Lucene通过Segment来管理和存储索引文件。默认情况下，segment中的文档是按照自增ID排序的（Lucene在写的时候会分配一个ID），按照文档ID顺序遍历查询，找到所有满足条件的文档。

　　所以，假设我们的检索场景是按照某个字段排序的，如果底层文件也可以按照这个字段排序，会不会带来一些检索的优化？

　　答案是肯定的，在检索阶段：在检索top k文档时，默认需要遍历所有文档才能找到所有相关文档，但是在配置了索引排序时，如果检索排序与索引排序一致，只需要检索前k个文档，这样就可以提前终止查询，减少计算和性能损失。

　　Elasticsearch 6.x 版本增加了一项新特性，索引排序，它允许我们在创建索引时指定一个或多个字段进行排序。使用或配置方法如下：

　　推特

　　{

　　“设置”：{

　　“指数” ： {

　　"sort.field" : "日期",

　　“排序顺序”：“降序”

　　}

　　},

　　“映射”：{

　　“特性”： {

　　“日期”： {

　　“类型”：“日期”

　　}

　　}

　　}

　　}

　　上面的命令配置了twitter索引在写入的时候按照日期降序构建，即segment上的文档按照日期降序排列。检索时，请考虑以下搜索查询：

　　获取 /twitter/_search

　　{

　　“大小”：10，

　　“种类”： [

　　{“日期”：“描述”}

　　],

　　“track_total_hits”：假

　　}

　　因为底层segment是预先排序的，每个segment只需要取前10个文档进行比较，可以优化每个shard的查询时间。

　　以上设置使用track_total_hits参数为false，无法获取匹配文档总数，加速检索。