[大数据]ElasticSearch es 参数调优

首先上版本号：ES 版本：6.5.4

一般来说ES 的默认参数已经能够满足大部分场景需求，不需要也不建议我们去调节。

但是根据不同的业务场景我们还是可以做一些系统调优，接下来针对常用的参数总结如下:

1、_routing?

? ? ?参数作用是将文档路由到不同的分片，默认是根据hash(document’s?_id?) 进行路由的，默认情况，如果我们根据某些条件进行检索时，由于没有指定_routing,请求会分发到所有分片进行检索然后聚合。

这对于某些场景明显是比较耗时的，哪些场景我们等下描述，首先我们讲下问什么耗时？第一：查询请求会分发到所有分片里，分发的过程首先会浪费时间，另外我们知道木桶效应，只要一个节点的查询速度慢，会导致整个请求的查询时间变慢。

那什么场景适合自定义_routing 呢？像根据用户ID 查询订单这个场景，单个用户的订单量一般是比较少的，这种场景很适合我们自定义_routing, 这样我们查询某个用户订单的时候制定uid，就可以快速查询到，节点越多，这个优化的效果约明显。

2、number_of_replicas

? ? ? 参数定义我们数据存储的分片数，主要是为了数据的高可靠性，一个副本坏掉可以从其他副本恢复，对于我们大部分日志系统来说数据丢失也可以接受的，对于日志系统来说我们是可以把副本数设置为1甚至是0

3、文件的字段类型? keyword 和text?

? ? ?从ES 5.2 版本以后ES 去掉了String类型，增加了keyword 和text 字段类型

? ? ?对于text字段类型的字段在创建时会默认进行分词，例如:我喜欢编程， 存储时会存储三个倒序? ? ? ?索引，{我，喜欢，编程} => 文档ID。

? ? ?如果我们需要精确查询的时候，比如根据订单ID去查询的时候，一般情况我们是需要精确查询? ? ? ?的，这时候我们在创建索引的时候就需要把字段设置为keyword类型的，不仅可以节省磁盘空? ? ? ? ?间，而且也会明显提升我们的查询效率。

4、JVM?

? ? ?一般建议 Xms 和 Xmx设置一样大，对于低于64G内存的机器，设置为不大于机器内存的1/2. 留足够大空间给pageCache， 对于大于64G内存的机器，不建议Xmx > 32G，可以部署多个进程去充分利用内存。