Elasticsearch是非常灵活且功能丰富的搜索引擎，它提供了许多不同查询数据的方法。在实战业务场景中，经常会出现远远低于预期查询速度的慢查询。作为分布式系统的Elasticsearch，可能有各种影响查询性能的因素，包括外部因素，如负载均衡设置，网络延迟（带宽，NIC卡/驱动程序）等。
在执行elasticsearch查询的时候，有些查询会占用大量的资源导致响应很慢，这个时候就需要ES对慢查询进行监控。找到那些响应很慢的请求。ES的请求主要分为搜索和索引，ES也分别提供了这两种类型请求的慢查询日志。
身为一名热衷于分享技术见解的博主，我深知Elasticsearch作为一款强大的全文搜索引擎，在现代数据驱动的应用中扮演着至关重要的角色。本篇博客将结合我个人的面试经历，深入剖析Elasticsearch的核心原理与实战技巧，分享面试必备知识点，并通过代码示例进一步加深理解，助您在求职过程中自信应对与Elasticsearch相关的技术考察。
Elasticsearch社区中经常看到慢查询问题：“你能帮我看看Elasticsearch的响应时间吗？”或者是：“我的ES查询耗时很长，我该怎么做？”
我们在使用Elasticsearch进行查询的过程中发现，如果查询时间跨度大，查询数据集比较庞大，即使只是返回少量的结果，查询耗时仍然比较长。我们通过分析profile和debug跟踪整个查询流程，确认耗时的原因，针对业务特性，提出了相关的优化方案，可以对该类查询提升三到五倍的性能。
ES集群又慢查询记录到log的功能，有时候研发反应es查询比较慢，此时在确认集群健康，green，indices数据green，集群负载正常后，可以打开该功能排查es查询慢的问题。
indexSort能通过预排序有效避免全局扫描，提前中断查询，提升查询性能，对于查询时按照某列排序（注意不适合相关性排序）的场景非常适合。
在生产环境搭建或维护 Elasticsearch 集群和个人搭建集群的小打小闹有非常大的不同。
本MySQL模板采集数据使用mysqladmin/mysql命令连接数据库，并将获取的数据写入本地文件，然后通过Zabbix agent(active)方式获取各监控项的数据。在Zabbix自带的基础模板上进行升级，指标更完善，性能更好
到本文结尾，你应该对关键指标有一个很好的了解，以便在你遇到Elasticsearch集群的性能或操作问题时进行监视。
集群配置为：8 个 node 节点，16 核 32G，索引 4 分片 1 副本。应用程序的查询逻辑是按经纬度排序后找前 200 条文档。
刚入职的时候，同事就提醒过我，涉及三四张表的时候，数据量大，尽量不用连表查询，用单表。我最近还真的是遇到了。因为联表查询导致引发的慢sql。
大多数 Elasticsearch 部署往往对 CPU 要求不高。因此，相对其它资源，具体配置多少个（CPU）不是那么关键。你应该选择具有多个内核的现代处理器，常见的集群使用 2 到 8 个核的机器。如果你要在更快的 CPUs 和更多的核数之间选择，选择更多的核数更好。多个内核提供的额外并发远胜过稍微快一点点的时钟频率。
Elasticsearch 产品自发布以来，随着功能不断增强，其在各种互联网产品、企业级应用产品中的应用也越来越广泛。日常 Elasticsearch 集群运维过程中，我们需要了解集群都能够输出什么类型的日志、日志的存放位置以及日志配置修改的方式，阅读本文，我们能够了解以下知识点：
index.number_of_shards ：一个索引应该有的主分片（primary shards）数。默认是5。而且，只能在索引创建的时候设置。（注意，每个索引的主分片数不能超过1024。当然，这个设置也是可以改的，通过在集群的每个节点机器上设置系统属性来更改，例如：export ES_JAVA_OPTS="-Des.index.max_number_of_shards=128"）
本文详细介绍了转转业财系统亿级数据存储优化的实践。面对系统数据量大、慢查询多等挑战，转转业财采取了 TiDB 方案优化数据量问题，同时引入 Elasticsearch（ES）解决慢查询难题。实践表明，通过底层数据存储切换和 ES 接入，系统成功突破了存储瓶颈，显著提升了查询效率和响应速度，为大规模数据处理提供了有效的优化路径。
笔者经常遇到一些无法优化的慢查询，面对这样的慢查询，笔者会将其进行预先计算存储到mongodb或者elasticsearch中。这个业务场景需要将mysql的binlog数据发送到kafka，然后订阅kafka并消费其中的binlog数据以实现实时加速查询。但是消费binlog就可能会有很多意外发生，比如mysql数据库发生死锁，或者消费发生并发问题，网络长时间阻塞，这些状况都会导致kafka消费发生阻塞，一旦发生阻塞，用户从mongodb或者elasticsearch中就会查询不到最新的mysql数据，所以笔者需要监控kafka中消息的消费情况，监控的方案有很多，笔者进行了整理，以便日后回顾。
elasticsearch集群在某些情况下出现索引无法对索引进行查询或写入。客户端会收到elasticsearch返回的拒绝日志信息。
ElasticSearch是一款开源的高扩展的分布式全文检索引擎，可以近实时地查询分析数据。实现基于Lucene，封装了许多Lucene底层的功能，提供了简单易用的RestFul API接口和很多语言的客户端，如Java的高级客户端(Java High Level REST Client)和底层客户端(Java Low Level REST Client)
由低到高分别为：TRACE -> DEBUG -> INFO -> WARN -> ERROR -> FATAL，如下图所示。
2014年，ES0.9版本。 选型对比：MongoDB——数据量级大了以后，出现性能瓶颈。 调研后，选型：ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）。 实现效果：实时看效果、查询、聚合。
最近被咨询到“ETC 卡口数据的存储以及车流量分析、车路线分析业务场景是否适合 Elasticsearch 去做”的问题。
Elasticsearch 查询的响应需要占用 CPU、内存资源，在复杂业务场景，会出现慢查询，需要花费大量的时间。
Elasticsearch性能调优对于提升系统整体效能至关重要。然而，性能调优并非一蹴而就，需要深入理解ES的内部工作机制，并结合实际业务场景进行精细化调整。本文将深入解释ES性能调优方法的原理，结合具体案例展示如何在实际应用中优化ES性能。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.7/setup.html
Filebeat是一款轻量级日志采集器，可用于转发和汇总日志与文件。Filebeat内置有多种模块（Nginx、MySQL、Redis、Elasticsearch、Logstash等），可针对常见格式的日志大大简化收集、解析和可视化过程，只需一条命令即可。
有赞搜索平台是一个面向公司内部各项搜索应用以及部分 NoSQL 存储应用的 PaaS 产品，帮助应用合理高效的支持检索和多维过滤功能，有赞搜索平台目前支持了大大小小一百多个检索业务，服务于近百亿数据。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
随着业务数量的增大，部分批量查询会导致数据库的慢查询（已经增加了索引），比如模糊搜索等，所以准备迁移到ElasticSearch 要求 平滑迁移，不影响用户使用 为了降低风险，接口会逐个切换 减少测试工作量 方案 数据同步方案 使用Flink SQL CDC迁移MYSQL数据到ES 业务升级方案 平行请求再对比: 这样的方式可以减少测试工作量，不需要测试肉眼对比查询结果是否一致 设置不同的工作模式，而且支持动态切换（结合配置中心） MYSQL: 只访问MYSQL, ES: 只访问ES FAST: 两
某天用户反馈集群负载很高，CPU资源处于持续被打满的状态，对于elasticsearch集群的业务请求也频繁超时，大量请求失败。
本文整理自：袋鼠云技术荟 | 某物流客户Elasticsearch集群性能优化案例
Log日志，不论对开发者自身，还是对软件系统乃至产品服务都是非常重要的事情。每个开发者都接触过日志，以至于每个人对日志的了解都会有所不同。
ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
ELK最早是Elasticsearch（以下简称ES）、Logstash、Kibana三款开源软件的简称，三款软件后来被同一公司收购，并加入了Xpark、Beats等组件，改名为Elastic Stack，成为现在最流行的开源日志解决方案，虽然有了新名字但大家依然喜欢叫她ELK，现在所说的ELK就指的是基于这些开源软件构建的日志系统。
随着网易游戏品类及产品的快速发展，游戏数据分析场景面临着越来越多的挑战，为了保证系统性能和 SLA，要求引入新的组件来解决特定业务场景问题。为此，网易游戏引入 Apache Doris 构建了全新的湖仓一体架构。经过不断地发展，目前已扩展至十余集群、为内部上百个项目提供了稳定可靠的数据服务、日均查询量数百万次，整体查询性能得到 10-20 倍提升。
对这段时间redis性能调优做一个记录。 1、单进程单线程 redis是单进程单线程实现的，如果你没有特殊的配置，redis内部默认是FIFO排队，即你对redis的访问都是要在redis进行排队，先
datastream是elasticsearch提供的一种用于存储流式数据的功能。按照时间对数据进行切分，每个datastream索引都包含一个时间段内的数据。一般我们使用datastream来记录"日志数据","监控数据","指标数据"这类连续不断生成，且时序性较强的数据。
Dongyu，资深云原生研发工程师，专注于日志与OLAP领域，主要负责携程日志平台和CHPaas平台的研发及其运维管理工作。
应该尽量避免在 where 子句中使用 != 或 not in 或 <> 操作符，因为这几个操作符都会导致索引失效而进行全表扫描。
Elasticsearch Service 内核版本发布记录-ES 内核增强-文档中心-腾讯云
2020年以来内容标注结果搜索就是社区中后台业务的核心高频使用场景之一，为了支撑复杂的后台搜索，我们将社区内容的关键信息额外存了一份到Elasticsearch中作为二级索引使用。随着标注业务的细分、迭代和时间的推移，这个索引的文档数和搜索的RT开始逐步上升。下面是这个索引当前的监控情况。 图片
导语：本文详细介绍了 ElasticSearch 如搜索性能指标、索引性能指标、内存使用和垃圾回收指标等六类监控关键指标、集群和索引两类大盘配置示例，以及 ES 在查询性能差、索引性能差的两种典型问题场景下详细的原因、排查方式和解决方案，同时也介绍了如何通过 Prometheus 监控搭建可靠的监控系统，详尽全面，推荐给大家，也欢迎各位一起交流。
Elasticsearch（文中简称 ES）是分布式全文搜索引擎，产品提供高可用、易扩展以及近实时的搜索能力，广泛应用于数据存储、搜索和实时分析。很多服务的可用性对 ES 重度依赖。因此，保障 ES 自身可用性，是实现服务高可用的重中之重。
搜索引擎现在是用得越来越多了，比如我们日志系统中用到的 ELK 就用到了搜索引擎 Elasticsearch（简称 ES）。
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