目前有20多种数据类型（a1,a2,a3...），每种数据类型里面有维度值和度量值，其中维度值有一个到多个不等，包含url这种长的字段值，包含数据时间字段；
查询要求是：查询一种数据类型（比如a1）一个月时间长度(最大时间长度为某个月)，查询条件灵活（其中的维度值），查询结果需要对维度进行聚合分组，然后需要对度量值进行sum等聚合操作。
每天数据量比较大，而且其中更新比较频繁，如何合理的设计index和type使得查询和入库性能能够较好。
查询要求是：查询一种数据类型（比如a1）一个月时间长度(最大时间长度为某个月)，查询条件灵活（其中的维度值），查询结果需要对维度进行聚合分组，然后需要对度量值进行sum等聚合操作。
每天数据量比较大，而且其中更新比较频繁，如何合理的设计index和type使得查询和入库性能能够较好。
3 个回复
medcl - 今晚打老虎。
赞同来自: martindu
不过换句话来说，20多个类型其实不算多，你完全可以自由展开按对象的方式来做，beats里面很多监控的对象其实就是直接存的json对象，目前对es的影响比较小了，入库性能主要看index的shard的分片多少和字段的分词，当然还有一些其他的参数可以优化，另外更新频繁的数据是不是可以单独放索引里面呢？
linyongzhi
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martindu - 搜披露创始人
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