es冷数据段合并有什么建议吗？大概200-500G左右。2t索引怎么合理拆分，不影响到聚合查询
Elasticsearch | 作者 unilke | 发布于2020年07月09日 | 阅读数：1971
1、写入或者查询高峰期cpu负载高，refresh为1/s（业务需求）有大量的聚合查询
2、有一个2t的索引，主分片为24个，2千多个segment。准备按日期拆分，但是害怕影响聚合的效率，怎么拆会比较合理，按照单个分片不大于50G？
我目前的想法是按照日期拆分后，冷数据进行段合并从而提高聚合的效率。
2、有一个2t的索引，主分片为24个，2千多个segment。准备按日期拆分，但是害怕影响聚合的效率，怎么拆会比较合理，按照单个分片不大于50G？
我目前的想法是按照日期拆分后，冷数据进行段合并从而提高聚合的效率。
2 个回复
sec_master - 中国信息安全老弟
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2、看到你“准备按日期拆分”，说明你之前并没有按照日期来索引，一般都是带有时间戳的数据（日志），按照日期来索引是最好的一个方案。
3、拆分的话，只能重新索引了，对于一个分片多大的问题，网上查资料说：ElasticSearch推荐的最大JVM堆空间 是 30~32G, 所以把分片最大容量限制为 30GB。
juin - 大数据开发
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2. 建议根据大小滚动创建索引【写数据时直接写别名， 别名绑定最新的索引】
3.对于非绑定写数据别名的索引执行 段合并，目前我这边的策略是 1 个分片一个segment, 实际用起来还好
根据你们的实际情况来综合考量~