大数据数据存储的搜索引擎Elasticsearch的调优的数据模型优化

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
Elasticsearch Serverless检索通用型,资源抵扣包 100CU*H
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: Elasticsearch是一个可扩展的搜索引擎,可以在同一个集群中部署多个Elasticsearch节点,以提高性能和可用性。

但是,在使用Elasticsearch时,数据模型优化也是一个重要的考虑因素。 以下是一些关于Elasticsearch调优的数据模型优化的建议:

  1. 分布式特性:可以使用Elasticsearch的分布式特性,如Shard和Replica,以在不增加硬件资源的情况下支持更高的并发性。
  2. 合适的数据类型:应该使用合适的数据类型,以便更好地支持查询。
  3. 索引结构:应该使用合适的索引结构,以便更好地支持查询。
  4. 监控和日志:应该使用Elasticsearch的监控和日志功能,以便及时发现和解决问题。
  5. 负载均衡:应该使用Elasticsearch的负载均衡器,以便将查询负载分配到不同的Elasticsearch节点上。
相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
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