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我正在使用弹性搜索来索引两种类型的对象 -

数据详情

合约对象 ~ 60 个属性（对象大小 - 120 字节） 风险项目对象 ~ 125 个属性（对象大小 - 250 字节）

合同是风险项的父项 (_parent)

我在单个索引中存储了 2.4 亿个此类对象（2.1 亿个风险项目，3000 万份合约）

索引大小为 - 322 GB

集群详细信息

11 m2.4x.large EC2 box [68 gb memory, 1.6 TB storage, 8 cores]（1 box 是负载均衡节点，node.data = false）50 shards 1 replica

弹性搜索.yml

node.data: true
http.enabled: false
index.number_of_shards: 50
index.number_of_replicas: 1
index.translog.flush_threshold_ops: 10000
index.merge.policy.use_compound_files: false
indices.memory.index_buffer_size: 30%
index.refresh_interval: 30s
index.store.type: mmapfs
path.data: /data-xvdf,/data-xvdg

我正在使用以下命令启动弹性搜索节点 - /home/ec2-user/elasticsearch-0.90.2/bin/elasticsearch -f -Xms30g -Xmx30g

我的问题是我正在对风险项目类型进行以下查询，并且返回数据大约需要 10-15 秒，共 20 条记录。

我正在以 50 个并发用户的负载和大约 5000 个并行发生的风险项的批量索引负载运行此程序。

查询（加入父子）

http://:9200/contractindex/riskitem/_search*

{
    "query": {
        "has_parent": {
            "parent_type": "contract",
            "query": {
                "range": {
                    "ContractDate": {
                        "gte": "2010-01-01"
                    }
                }
            }
        }
    },
    "filter": {
        "and": [{
            "query": {
                "bool": {
                    "must": [{
                        "query_string": {
                            "fields": ["RiskItemProperty1"],
                            "query": "abc"
                        }
                    },
                    {
                        "query_string": {
                            "fields": ["RiskItemProperty2"],
                            "query": "xyz"
                        }
                    }]
                }
            }
        }]
    }
}

一张表的查询

Query1（此查询大约需要 8 秒。）

 <!-- language: lang-json -->

    {
        "query": {
            "constant_score": {
                "filter": {
                    "and": [{
                        "term": {
                            "CommonCharacteristic_BuildingScheme": "BuildingScheme1"
                        }
                    },
                    {
                        "term": {
                            "Address_Admin2Name": "Admin2Name1"
                        }
                    }]
                }
            }
        }
    }



**Query2** (This query takes around 6.5 seconds for Top 10 records ( but has sort on top of it)

 <!-- language: lang-json -->

    {
        "query": {
            "constant_score": {
                "filter": {
                    "and": [{
                        "term": {
                            "Insurer": "Insurer1"
                        }
                    },
                    {
                        "term": {
                            "Status": "Status1"
                        }
                    }]
                }
            }
        }
    }

有人可以帮助我如何提高此查询性能吗？

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2 回答 2

3

您是否尝试过自定义路由？如果没有自定义路由，您的查询需要在所有 50 个分片中查找您的请求。使用自定义路由，您的查询知道要搜索哪些分片，从而提高查询的性能。更多在这里。

您可以通过在 _routing 字段中包含路由值来为每个批量项目分配自定义路由，如批量 api 文档中所述。

于 2013-08-16T13:58:12.637 回答
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我们使用位集进行了更改。

我们运行 50 个并发用户（只读）一小时。我们所有查询的执行速度都快了 4 到 5 倍，除了父子查询（有问题的查询）它从 7 秒下降到 3 秒。

我还有一个关于 has_child 的查询。任何其他人有任何其他反馈，我们可以进一步改进此反馈或其他查询。

{
    "query": {
        "filtered": {
            "query": {
                "bool": {
                    "must": [{
                        "match": {
                            "LineOfBusiness": "LOBValue1"
                        }
                    }]
                }
            },
            "filter": {
                "has_child": {
                    "type": "riskitem",
                    "filter": {
                        "bool": {
                            "must": [{
                                "term": {
                                    "Address_Admin1Name": "Admin1Name1"
                                }
                            }]
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}
于 2013-08-20T17:27:18.943 回答