在Elasticsearch中，索引的大小和存儲能力取決于多個因素，包括文檔大小、索引的分片數(shù)、硬件規(guī)格、查詢負(fù)載和其他因素。

1. 索引和分片配置：索引和分片的數(shù)量和配置會對查詢并發(fā)性能產(chǎn)生影響。如果索引和分片的數(shù)量太少，可能會導(dǎo)致查詢性能不佳，而如果數(shù)量過多，可能會增加網(wǎng)絡(luò)和節(jié)點(diǎn)之間的通信開銷。因此，需要根據(jù)實(shí)際的查詢負(fù)載和數(shù)據(jù)量進(jìn)行合理的索引和分片規(guī)劃。

2. 硬件資源：硬件資源，如CPU、內(nèi)存、磁盤I/O等也會影響查詢并發(fā)性能。更高的CPU核心數(shù)和更大的內(nèi)存可以幫助提高查詢并發(fā)性能，而更快的磁盤I/O速度可以幫助提高查詢響應(yīng)速度。

3. 查詢負(fù)載：查詢負(fù)載的復(fù)雜度和大小也會影響查詢并發(fā)性能。如果查詢包含大量聚合操作或復(fù)雜的腳本字段，可能會導(dǎo)致查詢響應(yīng)時間變慢，并且限制了并發(fā)查詢的數(shù)量。

4. 網(wǎng)絡(luò)和通信：Elasticsearch集群中的網(wǎng)絡(luò)和通信開銷也會對查詢并發(fā)性能產(chǎn)生影響。如果網(wǎng)絡(luò)延遲或帶寬限制較大，可能會導(dǎo)致查詢響應(yīng)時間變慢，并降低并發(fā)查詢的數(shù)量。

5. 調(diào)優(yōu)和優(yōu)化：對Elasticsearch進(jìn)行調(diào)優(yōu)和優(yōu)化可以幫助提高查詢并發(fā)性能。例如，使用合適的查詢類型和查詢參數(shù)、優(yōu)化索引和分片配置、配置合適的緩存和連接池等等。

優(yōu)化

1. 分布式架構(gòu)：對于大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和高并發(fā)查詢的場景，通常采用分布式架構(gòu)，將數(shù)據(jù)分散到多個節(jié)點(diǎn)上，以便能夠擴(kuò)展和平衡查詢負(fù)載。Elasticsearch可以使用多個節(jié)點(diǎn)組成集群，每個節(jié)點(diǎn)存儲一部分?jǐn)?shù)據(jù)，并且負(fù)責(zé)處理查詢請求，這樣可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的水平擴(kuò)展和查詢負(fù)載的負(fù)載均衡。

2. 分片和副本：在Elasticsearch中，可以將一個索引分成多個分片，每個分片可以存儲一部分?jǐn)?shù)據(jù)，以便能夠并行處理查詢請求。同時，可以使用副本來提高查詢性能和容錯性，當(dāng)主分片不可用時，副本可以接管查詢請求。因此，可以將索引分成多個分片，并創(chuàng)建多個副本，以便能夠處理高并發(fā)查詢。

3. 硬件配置：對于大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和高并發(fā)查詢的場景，需要使用高性能的硬件資源來支撐查詢負(fù)載。例如，使用16核CPU和64GB內(nèi)存的服務(wù)器可以提供更高的處理能力和內(nèi)存容量，以便能夠支持更多的查詢并發(fā)和更大的數(shù)據(jù)量。

4. 查詢優(yōu)化：可以通過查詢優(yōu)化來提高查詢性能。例如，可以使用合適的查詢類型和查詢參數(shù)來減少查詢的響應(yīng)時間，或者使用緩存和連接池等技術(shù)來緩存查詢結(jié)果和減少網(wǎng)絡(luò)通信開銷。

5. 網(wǎng)絡(luò)和通信：由于Elasticsearch是分布式系統(tǒng)，查詢需要在不同的節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行通信，因此需要確保網(wǎng)絡(luò)和節(jié)點(diǎn)通信的穩(wěn)定性和高效性?？梢允褂秘?fù)載均衡器和DNS輪詢等技術(shù)來分布查詢負(fù)載，并使用高速網(wǎng)絡(luò)連接來提高通信速度和可靠性。

6. 需要注意的是，以上是一些常規(guī)的優(yōu)化和配置建議，具體的優(yōu)化和配置策略還需要根據(jù)實(shí)際的硬件和查詢負(fù)載等因素進(jìn)行測試和優(yōu)化。因此，建議進(jìn)行基準(zhǔn)測試來確定最佳的配置和優(yōu)化策略，以獲得最佳的查詢性能和響應(yīng)時間。

場景

在平均文檔大小約為1-2KB的情況下，一臺擁有32GB內(nèi)存的機(jī)器可以在一個具有50個字段的Elasticsearch索引中存儲數(shù)十億個文檔，假設(shè)查詢不太復(fù)雜，且索引和搜索流量不太大，可以進(jìn)行2000個并發(fā)查詢，QPS能達(dá)到上萬。

分片數(shù)量越多，索引可以存儲的數(shù)據(jù)量就越大，因?yàn)閿?shù)據(jù)可以更好地分布在不同的分片之間，從而提高了查詢性能和可伸縮性。然而，分片數(shù)量也會增加Elasticsearch集群的復(fù)雜性和維護(hù)成本，因此需要進(jìn)行謹(jǐn)慎的規(guī)劃和測試。

一般來說，每個分片的推薦大小應(yīng)該在20GB以下，這意味著在一個有100個分片的索引中，總存儲量可能最多達(dá)到數(shù)TB。但是這只是一個粗略的估計，具體取決于實(shí)際的硬件和查詢負(fù)載等多個因素，因此建議進(jìn)行負(fù)載測試和基準(zhǔn)測試，以確定最佳的分片和硬件配置。

需要注意的是，實(shí)際可存儲的數(shù)據(jù)量和可處理的查詢并發(fā)性取決于各種因素，因此最好進(jìn)行負(fù)載測試和基準(zhǔn)測試，以確定特定用例的最佳配置。

分片導(dǎo)致的統(tǒng)計誤差

在 Elasticsearch 中，分片的數(shù)量是一個非常重要的參數(shù)，它可以決定索引數(shù)據(jù)的分布和查詢的并發(fā)能力。在一些情況下，分片的數(shù)量會對分片統(tǒng)計數(shù)量產(chǎn)生影響，使其不準(zhǔn)確。

具體來說，當(dāng)一個索引中的數(shù)據(jù)量比較小，并且分片數(shù)量比較多時，分片統(tǒng)計數(shù)量可能會不準(zhǔn)確。這是因?yàn)?Elasticsearch 統(tǒng)計分片數(shù)量是通過查詢每個分片的文檔數(shù)并相加得到的，如果分片數(shù)量太多，每個分片的文檔數(shù)會比較少，這會導(dǎo)致文檔數(shù)統(tǒng)計的誤差變大。

此外，在使用分片副本時，分片統(tǒng)計數(shù)量也可能會不準(zhǔn)確。分片副本是 Elasticsearch 用來提高數(shù)據(jù)可用性和查詢性能的一種機(jī)制，副本與主分片的文檔數(shù)量一樣，但是分片統(tǒng)計數(shù)量卻不包括副本。如果在查詢時包含了分片副本，就會導(dǎo)致文檔數(shù)統(tǒng)計的誤差。

需要注意的是，分片統(tǒng)計數(shù)量的不準(zhǔn)確并不會影響實(shí)際查詢結(jié)果，因?yàn)?Elasticsearch 在查詢時會遍歷每個分片來計算結(jié)果，而不是依賴于分片統(tǒng)計數(shù)量。因此，如果分片數(shù)量不是非常多，或者查詢條件比較簡單，分片統(tǒng)計數(shù)量的誤差可以忽略不計。但是，在某些需要準(zhǔn)確文檔數(shù)的場景下，例如使用 Elasticsearch 進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析時，可能需要使用其他方法來計算文檔數(shù)，例如使用聚合查詢等方式。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-400769.html