版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
这个问题是由于 Elasticsearch 在查询时使用了分片算法,而分片算法会将数据分布在多个分片上,因此在查询时需要对多个分片进行查询。在你的情况下,你的 Elasticsearch 集群有 15 个 index,每个 index 有 100 个分片,因此在查询时需要对 15 个 index 的 100 个分片进行查询,这可能会导致查询性能较低。
为了解决这个问题,你可以考虑以下几种方案:
优化查询语句。例如,可以使用更优化的查询语句,或者使用 Elasticsearch 提供的查询优化器来优化查询语句。
优化索引结构。例如,可以使用更优化的索引结构,例如使用更多的字段索引、更优化的字段类型等,以提高查询性能。
使用更优化的分片策略。例如,可以使用更多的分片、更小的分片大小等,以提高查询性能。
使用更多的节点。例如,可以增加更多的节点,以提高集群的查询性能。
总之,如果你需要提高 Elasticsearch 集群的查询性能,可以考虑优化查询语句、优化索引结构、使用更优化的分片策略、使用更多的节点等方案。
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。