ES官方调优指南
- 第一部分：调优索引速度
- 第二部分：调优搜索速度
- 第三部分：通用的一些建议
英文原文：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/how-to.html
ES发布时带有的默认值，可为es的开箱即用带来很好的体验。全文搜索、高亮、聚合、索引文档 等功能无需用户修改即可使用,当你更清楚的知道你想如何使用es后，你可以作很多的优化以提高你的用例的性能,下面的内容告诉你 你应该/不应该 修改哪些配置更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
第一部分：调优索引速度
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-for-indexing-speed.html
使用批量请求批量请求将产生比单文档索引请求好得多的性能。
为了知道批量请求的最佳大小，您应该在具有单个分片的单个节点上运行基准测试。首先尝试索引100个文件，然后是200，然后是400，等等。当索引速度开始稳定时，您知道您达到了数据批量请求的最佳大小。在配合的情况下，最好在太少而不是太多文件的方向上犯错。请注意，如果群集请求太大，可能会使群集受到内存压力，因此建议避免超出每个请求几十兆字节，即使较大的请求看起来效果更好。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
发送端使用多worker/多线程向es发送数据 发送批量请求的单个线程不太可能将Elasticsearch群集的索引容量最大化。为了使用集群的所有资源，您应该从多个线程或进程发送数据。除了更好地利用集群的资源，这应该有助于降低每个fsync的成本。
请确保注意TOOMANYREQUESTS（429）响应代码（Java客户端的EsRejectedExecutionException），这是Elasticsearch告诉您无法跟上当前索引速率的方式。发生这种情况时，应该再次尝试暂停索引，理想情况下使用随机指数回退。
与批量调整大小请求类似，只有测试才能确定最佳的worker数量。这可以通过逐渐增加工作者数量来测试，直到集群上的I / O或CPU饱和。
1.调大 refresh interval
默认的index.refresh_interval是1s，这迫使Elasticsearch每秒创建一个新的分段。增加这个价值（比如说30s）将允许更大的部分flush并减少未来的合并压力。
2.加载大量数据时禁用refresh和replicas
如果您需要一次加载大量数据，则应该将index.refreshinterval设置为-1并将index.numberofreplicas设置为0来禁用刷新。这会暂时使您的索引处于危险之中，因为任何分片的丢失都将导致数据 丢失，但是同时索引将会更快，因为文档只被索引一次。初始加载完成后，您可以将index.refreshinterval和index.numberofreplicas设置回其原始值。
3.设置参数，禁止OS将es进程swap出去
您应该确保操作系统不会swapping out the java进程，通过禁止swap （https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/setup-configuration-memory.html）更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
4.为filesystem cache分配一半的物理内存
文件系统缓存将用于缓冲I / O操作。您应该确保将运行Elasticsearch的计算机的内存至少减少到文件系统缓存的一半。
5.使用自动生成的id（auto-generated ids）
索引具有显式id的文档时，Elasticsearch需要检查具有相同id的文档是否已经存在于相同的分片中，这是昂贵的操作，并且随着索引增长而变得更加昂贵。通过使用自动生成的ID，Elasticsearch可以跳过这个检查，这使索引更快。
6.买更好的硬件
搜索一般是I/O 密集的，此时，你需要
- 为filesystem cache分配更多的内存
- 使用SSD硬盘
- 使用local storage（不要使用NFS、SMB 等remote filesystem）
- 亚马逊的 弹性块存储（Elastic Block Storage）也是极好的，当然，和local storage比起来，它还是要慢点
如果你的搜索是 CPU-密集的，买好的CPU吧
7.加大 indexing buffer size
如果你的节点只做大量的索引，确保index.memory.indexbuffersize足够大，每个分区最多可以提供512 MB的索引缓冲区，而且索引的性能通常不会提高。Elasticsearch采用该设置（java堆的一个百分比或绝对字节大小），并将其用作所有活动分片的共享缓冲区。非常活跃的碎片自然会使用这个缓冲区，而不是执行轻量级索引的碎片。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
默认值是10％，通常很多：例如，如果你给JVM 10GB的内存，它会给索引缓冲区1GB，这足以承载两个索引很重的分片。
8.禁用fieldnames字段
fieldnames字段引入了一些索引时间开销，所以如果您不需要运行存在查询，您可能需要禁用它。（fieldnames：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-field-names-field.html）
9.剩下的，再去看看 “调优 磁盘使用”吧
（https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-for-disk-usage.html）中有许多磁盘使用策略也提高了索引速度。
第二部分-调优搜索速度
1.filesystem cache越大越好
为了使得搜索速度更快， es严重依赖filesystem cache
一般来说，需要至少一半的 可用内存 作为filesystem cache，这样es可以在物理内存中 保有 索引的热点区域（hot regions of the index）
2.用更好的硬件
搜索一般是I/O bound的，此时，你需要
- 为filesystem cache分配更多的内存
- 使用SSD硬盘
- 使用local storage（不要使用NFS、SMB 等remote filesystem）
- 亚马逊的 弹性块存储（Elastic Block Storage）也是极好的，当然，和local storage比起来，它还是要慢点
如果你的搜索是 CPU-bound，买好的CPU吧
3.文档模型（document modeling）
文档需要使用合适的类型，从而使得 search-time operations 消耗更少的资源。咋作呢？答：避免 join操作。具体是指
- nested 会使得查询慢 好几倍
- parent-child关系 更是使得查询慢几百倍
如果 无需join 能解决问题，则查询速度会快很多
4.预索引 数据
根据“搜索数据最常用的方式”来最优化索引数据的方式
举个例子：所有文档都有price字段，大部分query 在 fixed ranges 上运行 range aggregation。你可以把给定范围的数据 预先索引下。然后，使用 terms aggregation
5.Mappings（能用 keyword 最好了）
数字类型的数据，并不意味着一定非得使用numeric类型的字段。
一般来说，存储标识符的 字段（书号ISBN、或来自数据库的 标识一条记录的 数字），使用keyword更好（integer，long 不好哦，亲）
6.避免运行脚本
一般来说，脚本应该避免。如果他们是绝对需要的，你应该使用painless和expressions引擎。
7.搜索rounded 日期
日期字段上使用now，一般来说不会被缓存。但，rounded date则可以利用上query cache
rounded到分钟等
8.强制merge只读的index
只读的index可以从“merge成 一个单独的 大segment”中收益
9.预热 全局序数（global ordinals）
全局序数 用于 在 keyword字段上 运行 terms aggregations
es不知道 哪些fields 将 用于/不用于 term aggregation，因此 全局序数 在需要时才加载进内存
但，可以在mapping type上，定义 eagerglobalordinals==true，这样，refresh时就会加载 全局序数
10.预热 filesystem cache
机器重启时，filesystem cache就被清空。OS将index的热点区域（hot regions of the index）加载进filesystem cache是需要花费一段时间的。
设置 index.store.preload 可以告知OS 这些文件需要提早加载进入内存
11.使用索引排序来加速连接
索引排序对于以较慢的索引为代价来加快连接速度非常有用。在索引分类文档中阅读更多关于它的信息。
12.使用preference来优化高速缓存利用率
有多个缓存可以帮助提高搜索性能，例如文件系统缓存，请求缓存或查询缓存。然而，所有这些缓存都维护在节点级别，这意味着如果连续运行两次相同的请求，则有一个或多个副本，并使用循环（默认路由算法），那么这两个请求将转到不同的分片副本，阻止节点级别的缓存帮助。
由于搜索应用程序的用户一个接一个地运行类似的请求是常见的，例如为了分析索引的较窄的子集，使用标识当前用户或会话的优选值可以帮助优化高速缓存的使用。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
13.副本可能有助于吞吐量，但不会一直存在
除了提高弹性外，副本可以帮助提高吞吐量。例如，如果您有单个分片索引和三个节点，则需要将副本数设置为2，以便共有3个分片副本，以便使用所有节点。
现在假设你有一个2-shards索引和两个节点。在一种情况下，副本的数量是0，这意味着每个节点拥有一个分片。在第二种情况下，副本的数量是1，这意味着每个节点都有两个碎片。哪个设置在搜索性能方面表现最好？通常情况下，每个节点的碎片数少的设置将会更好。
原因在于它将可用文件系统缓存的份额提高到了每个碎片，而文件系统缓存可能是Elasticsearch的1号性能因子。同时，要注意，没有副本的设置在发生单个节点故障的情况下会出现故障，因此在吞吐量和可用性之间进行权衡。
那么复制品的数量是多少？如果您有一个具有numnodes节点的群集，那么numprimaries总共是主分片，如果您希望能够一次处理maxfailures节点故障，那么正确的副本数是max（maxfailures，ceil（numnodes / numprimaries） - 1）。
14.打开自适应副本选择
当存在多个数据副本时，elasticsearch可以使用一组称为自适应副本选择的标准，根据包含分片的每个副本的节点的响应时间，服务时间和队列大小来选择数据的最佳副本。这可以提高查询吞吐量并减少搜索量大的应用程序的延迟。
第三部分：通用的一些建议
1、不要 返回大的结果集
es设计来作为搜索引擎，它非常擅长返回匹配query的top n文档。但，如“返回满足某个query的 所有文档”等数据库领域的工作，并不是es最擅长的领域。如果你确实需要返回所有文档，你可以使用Scroll API
2、避免 大的doc。即，单个doc 小了 会更好
given that(考虑到) http.maxcontextlength默认==100MB，es拒绝索引操作100MB的文档。当然你可以提高这个限制，但，Lucene本身也有限制的，其为2GB 即使不考虑上面的限制，大的doc 会给 network/memory/disk带来更大的压力；
- 任何搜索请求，都需要获取 _id 字段，由于filesystem cache工作方式。即使它不请求 _source字段，获取大doc _id 字段消耗更大
- 索引大doc时消耗内存会是 doc本身大小 的好几倍
- 大doc的 proximity search, highlighting 也更加昂贵。它们的消耗直接取决于doc本身的大小
3、避免 稀疏
- 不相关数据 不要 放入同一个索引
- 一般化文档结构（Normalize document structures）
- 避免类型
- 在 稀疏 字段上，禁用 norms & doc_values 属性
稀疏为什么不好？
Lucene背后的数据结构 更擅长处理 紧凑的数据
text类型的字段，norms默认开启；numerics, date, ip, keyword，docvalues默认开启 Lucene内部使用 integer的docid来标识文档 和 内部API交互。
举个例子：使用match查询时生成docid的迭代器，这些docid被用于获取它们的norm，以便计算score。当前的实现是每个doc中保留一个byte用于存储norm值。获取norm值其实就是读取doc_id位置处的一个字节
这非常高效，Lucene通过此值可以快速访问任何一个doc的norm值；但，给定一个doc，即使某个field没有值，仍需要为此doc的此field保留一个字节
docvalues也有同样的问题。2.0之前的fielddata被现在的docvalues所替代了。
稀疏性 最明显的影响是 对存储的需求（任何doc的每个field，都需要一个byte）；但是呢，稀疏性 对 索引速度和查询速度 也是有影响的，因为：即使doc并没有某些字段值，但，索引时，依然需要写这些字段，查询时，需要skip这些字段的值
某个索引中拥有少量稀疏字段，这完全没有问题。但，这不应该成为常态
稀疏性影响最大的是 norms&docvalues ，但，倒排索引（用于索引 text以及keyword字段），二维点（用于索引geopoint字段）也会受到较小的影响更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
如何避免稀疏呢？
1、不相关数据 不要 放入同一个索引 给个tip：索引小（即：doc的个数较少），则，primary shard也要少
2、一般化文档结构（Normalize document structures）
3、避免类型（Avoid mapping type） 同一个index，最好就一个mapping type。在同一个index下面，使用不同的mapping type来存储数据，听起来不错，但，其实不好。given that(考虑到)每一个mapping type会把数据存入 同一个index，因此，多个不同mapping type，各个的field又互不相同，这同样带来了稀疏性 问题
4、在 稀疏 字段上，禁用 norms & doc_values 属性
- norms用于计算score，无需score，则可以禁用它（所有filtering字段，都可以禁用norms）
- docvlaues用于sort&aggregations，无需这两个，则可以禁用它 但是，不要轻率的做出决定，因为 norms&docvalues无法修改。只能reindex
秘诀1：混合 精确查询和提取词干（mixing exact search with stemming）
对于搜索应用，提取词干（stemming）都是必须的。例如：查询 skiing时，ski和skis都是期望的结果
但，如果用户就是要查询skiing呢？
解决方法是：使用multi-field。同一份内容，以两种不同的方式来索引存储 query.simplequerystring.quotefieldsuffix，竟然是 查询完全匹配的
秘诀2：获取一致性的打分
score不能重现 同一个请求，连续运行2次，但，两次返回的文档顺序不一致。这是相当坏的用户体验
如果存在 replica，则就可能发生这种事，这是因为：search时，replication group中的shard是按round-robin方式来选择的，因此两次运行同样的请求，请求如果打到 replication group中的不同shard，则两次得分就可能不一致
那问题来了，“你不是整天说 primary和replica是in-sync的，是完全一致的”嘛，为啥打到“in-sync的，完全一致的shard”却算出不同的得分？
原因就是标注为“已删除”的文档。如你所知，doc更新或删除时，旧doc并不删除，而是标注为“已删除”，只有等到 旧doc所在的segment被merge时，“已删除”的doc才会从磁盘删除掉
索引统计（index statistic）是打分时非常重要的一部分，但，由于 deleted doc 的存在，在同一个shard的不同copy（即：各个replica）上 计算出的 索引统计 并不一致
个人理解：
- 所谓 索引统计 应该就是df，即 doc_freq
- 索引统计 是基于shard来计算的
搜索时，“已删除”的doc 当然是 永远不会 出现在 结果集中的 索引统计时，for practical reasons，“已删除”doc 依然是统计在内的
假设，shard A0 刚刚完成了一次较大的segment merge，然后移除了很多“已删除”doc，shard A1 尚未执行 segment merge，因此 A1 依然存在那些“已删除”doc
于是：两次请求打到 A0 和 A1 时，两者的 索引统计 是显著不同的
如何规避 score不能重现 的问题？使用 preference 查询参数
发出搜索请求时候，用 标识字符串 来标识用户，将 标识字符串 作为查询请求的preference参数。这确保多次执行同一个请求时候，给定用户的请求总是达到同一个shard，因此得分会更为一致（当然，即使同一个shard，两次请求 跨了 segment merge，则依然会得分不一致）
这个方式还有另外一个优点，当两个doc得分一致时，则默认按着doc的 内部Lucene doc id 来排序（注意：这并不是es中的 _id 或 _uid）。但是呢，shard的不同copy间，同一个doc的 内部Lucene doc id 可能并不相同。因此，如果总是达到同一个shard，则，具有相同得分的两个doc，其顺序是一致的更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
score错了
score错了（Relevancy looks wrong）
如果你发现
- 具有相同内容的文档，其得分不同
- 完全匹配 的查询 并没有排在第一位 这可能都是由 sharding 引起的
- 默认情况下，搜索文档时，每个shard自己计算出自己的得分。
- 索引统计 又是打分时一个非常重要的因素。
如果每个shard的 索引统计相似，则 搜索工作的很好
文档是平分到每个primary shard的，因此 索引统计 会非常相似，打分也会按着预期工作。但，万事都有个但是：
- 索引时使用了 routing（文档不能平分到每个primary shard 啦）
- 查询多个索引
- 索引中文档的个数 非常少
这会导致：参与查询的各个shard，各自的 索引统计 并不相似（而，索引统计对 最终的得分 又影响巨大），于是 打分出错了（relevancy looks wrong）
那，如何绕过 score错了（Relevancy looks wrong）？
如果数据集较小，则，只使用一个primary shard（es默认是5个），这样两次查询 索引统计 不会变化，因而得分也就一致啦
另一种方式是，将searchtype设置为：dfsquerythenfetech（默认是querythenfetch）
dfsquerythen_fetch的作用是
- 向 所有相关shard 发出请求，要求 所有相关shard 返回针对当前查询的 索引统计
- 然后，coordinating node 将 merge这些 索引统计，从而得到 merged statistics
- coordinating node 要求 所有相关shard 执行 query phase，于是 发出请求，这时，也带上 merged statistics。这样，执行query的shard 将使用 全局的索引统计
大部分情况下，要求 所有相关shard 返回针对当前查询的 索引统计，这是非常cheap的。但，如果查询中 包含 非常大量的 字段/term查询，或者有 fuzzy查询，此时，获取 索引统计 可能并不cheap，因为 为了得到 索引统计 可能 term dictionary 中 所有的term都需要被查询一遍
