急，es亿级别数据量查询慢，目前不知道怎么优化了

Elasticsearch | 作者 heartM | 发布于2021年01月06日 | 阅读数：3959

目前做的项目，文档9000多万，分完词kibana监控上得数据是692g，资源是7台，每台16g。监控显示的内存一共是109g，jvm一共分配得43g。设置的20片，但是监控⬆️总分片是104片。但是比如用山东省去第一次查很慢。有15秒。

3 个回复

xiaoyanghapi - Elasticsearch 爱好者

赞同来自: heartM

9000w数据15s有点太慢了....个人想法可以从如下两个角度来优化：
1. ES集群层面
a: 在低峰期进行强制的segment合并
b: 将集群的refresh时间调大（尽量让单个segment生成的别太小）
c: 根据机器的性能指标进行适当的增加机器和内存（7台机器20个分片这样划分不是很合理，尽量让没台机器上的分片数一致）
2. 查询语句层面
a: 查询尽量让获取的数据集小的放到查询语句前边（eg：a条件查出来数据是5条，b条件查出来数据是1k，c条件查出来1w，a和b在前性能会好一点）
b: 根据explain具体分析哪个子查询有问题（eg: 5.x版本的es，keyword查询会比long查询性能好）
等等