Elasticsearch 是一個強大的分布式搜索和分析引擎，用于存儲、檢索和分析大規模數據。為了獲得最佳性能、穩定性和可伸縮性，以下是Elasticsearch 的一些最佳實踐。

集群規劃

節點數量

• 在構建 Elasticsearch 集群時，節點的數量和分布是關鍵因素。通常建議使用奇數個節點，以便更好地處理主節點選舉和故障轉移。考慮一個具有 3 個主節點的集群，其中 2 個節點失敗，仍然可以保持功能正常。
• 避免單節點集群，因為這會導致單點故障。

分片和副本

分片是數據在集群中的水平劃分。在創建索引時，根據數據量和查詢負載選擇適當的分片數量，通常不超過節點數量的兩倍。然后，為了保障數據的可用性，設置足夠的副本數，但不要過多，以避免資源浪費。示例如下：

PUT /my_index
{
"settings": {
"number_of_shards": 5,
"number_of_replicas": 1
}
}

索引設計

分片和副本設置

• 在創建索引時，根據數據量和預期查詢負載來選擇合適的分片數量。
• 對于熱門索引，可以適度增加副本數量以提高查詢性能。

索引字段

• 合理選擇字段類型，避免使用不必要的復雜類型，例如對于精確值，使用 keyword 類型，對于全文本搜索，使用 text 類型。示例如下：

  PUT /my_index
  {
  "mappings": {"properties": {
    "product_name": {
      "type": "text"
    },
    "category": {
      "type": "keyword"
    },
    "price": {
      "type": "float"
    }
  }
  }
  }
  

• 關閉不需要索引的字段，以減小索引大小，提高性能。

寫入操作

批量寫入

使用批量 API 進行寫入操作，以減少網絡開銷。在高吞吐量寫入場景中，可以適度增加 Refresh 間隔，減少索引刷新操作，提高寫入性能。示例如下：

POST /my_index/_doc/_bulk
{ "index": {}}
{ "field1": "value1" }
{ "index": {}}
{ "field2": "value2" }

索引刷新

避免頻繁的索引刷新，可以適當調整 Refresh 間隔以平衡寫入和查詢性能。示例如下：

PUT /my_index/_settings
{
"refresh_interval": "30s"
}

查詢優化

查詢性能

• 使用查詢DSL進行復雜查詢，以充分利用 Elasticsearch 的強大功能。

• 使用索引別名和索引模板來優化查詢，示例如下：

  GET /my_index/_search
  {
  "query": {
  "bool": {
    "must": [
      { "match": { "product_name": "apple" }},
      { "range": { "price": { "gte": 100 }}}
    ]
  }
  }
  }
  

分頁查詢

使用游標（Scroll）進行大數據量分頁查詢，避免深度分頁帶來的性能問題。示例如下：

POST /my_index/_search?scroll=5m
{
"query": { "match_all": {}},
"size": 100
}

硬件和監控

硬件選擇

• 選擇高性能硬件，特別是快速的磁盤和足夠的內存。
• 使用 SSD 硬盤來提升索引和查詢性能。

監控和警報

• 設置監控指標，如集群健康、節點狀態、資源使用等。
• 使用監控工具持續監測集群，并設置警報以便在出現問題時能及時響應。

安全性

認證和授權

• 啟用安全性特性，使用用戶名密碼進行認證。
• 使用角色和權限來限制用戶的訪問權限。

加密通信

啟用 TLS/SSL 加密以保障數據在傳輸過程中的安全性。

備份和恢復

定期備份索引數據，確保在意外情況下能夠快速恢復數據。