ES线程池的最大大小如何确定？ 大数据
确定 Elasticsearch 线程池的最大大小可以考虑以下几个因素：
一、硬件资源
CPU 核心数
线程池的大小通常不应超过服务器的 CPU 核心数。因为每个线程在运行时都需要占用一定的 CPU 时间片，如果线程数过多，可能会导致 CPU 上下文切换频繁，从而降低性能。
例如，如果服务器有 8 个 CPU 核心，可以将线程池的最大大小设置为 8 或...
如何根据搜索请求的负载调整线程池大小？ 大数据
以下是根据搜索请求的负载调整 Elasticsearch 线程池大小的方法：
一、确定当前负载情况
监控指标分析
首先，通过 Elasticsearch 的监控工具（如 Kibana 的 Monitoring 页面、Prometheus 和 Grafana 等）观察关键指标来确定搜索请求的负载情况。重点关注以下几个方面：
搜索线程池的活跃线程数：如果...
如何监控和调整 ES 线程池的性能？ 大数据
以下是监控和调整 Elasticsearch（ES）线程池性能的方法：
一、监控 ES 线程池性能
使用 Elasticsearch 自带的监控工具
Elasticsearch 提供了丰富的监控 API 和仪表盘，可以通过 Kibana 来查看线程池的状态和性能指标。在 Kibana 的“Monitoring”（监控）页面中，可以找到关于线程池的信息，...
怎样优化 ES 以充分利用多核 CPU？ 大数据
以下是一些优化 Elasticsearch（ES）以充分利用多核 CPU 的方法：
一、硬件层面
服务器选择
选择具有高核心数和高主频的 CPU 的服务器。例如，选择 Intel Xeon 系列或 AMD EPYC 系列的服务器处理器，这些处理器通常具有多个核心和较高的时钟频率，可以为 ES 提供强大的计算能力。
确保服务器的内存和存储性能也能与 CPU...
除了数据量，还有哪些因素会影响 ES 的查询效率？ 大数据
除了数据量之外，还有以下因素会影响 Elasticsearch（ES）的查询效率：
一、硬件因素
服务器性能
CPU：如果 CPU 性能不足，在处理复杂查询和大量数据计算时会变得缓慢。例如，在进行聚合操作（如计算平均值、最大值等）时，需要大量的 CPU 计算资源。如果 CPU 核心数较少或主频较低，查询响应时间可能会明显延长。
内存：ES 是一个内存密...
数十亿级别数据量下，ES 有哪些特定的查询优化技巧？ 大数据
在数十亿级别数据量下，以下是一些特定的 Elasticsearch（ES）查询优化技巧：
利用缓存：
Filesystem Cache（文件系统缓存）：ES 严重依赖底层的文件系统缓存。尽量为文件系统缓存分配足够多的内存，使其能容纳所有的索引数据文件（idxsegmentfile）。理想情况下，机器内存至少能容纳总数据量的一半。比如有 100GB 的索引...
Elasticsearch（ES）面对数十亿级别数据量时，提高查询效率 大数据
在 Elasticsearch（ES）面对数十亿级别数据量时，可以通过以下方法提高查询效率：
一、硬件优化
增加内存
ES 是一个内存密集型的应用，更多的内存可以让它缓存更多的数据和索引信息，从而减少磁盘读取次数，提高查询速度。可以根据数据量和查询负载合理配置服务器内存，确保 ES 有足够的内存来缓存热点数据。
对于数十亿级别的数据量，可能需要几十GB...
es 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率？ 大数据
es 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率啊？
面试官心理分析
这个问题是肯定要问的，说白了，就是看你有没有实际干过 es，因为啥？其实 es 性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下 5~10s ，坑爹了。第一次搜索的时候，是 5~10s ，后面反而就快了，可能就几百毫秒...