elasticsearch - Elasticsearch - 将文档拆分为单独索引的含义

Question

假设我有 100,000 个来自不同客户组的文档，它们的格式相同，信息类型相同。

来自各个客户组的文档会在一天中的不同时间刷新。有人建议我为每个客户组提供自己的索引，这样当我的个人客户索引在本地刷新时，我可以为该客户创建一个新索引并删除该客户的旧索引。

将数据拆分为多个索引并使用别名进行查询的含义是什么？具体来说：

• 它会增加我的服务器硬盘要求吗？
• 它会增加我的服务器 RAM 需求吗？
• 通过查询别名查询所有索引，elasticsearch 会不会比较慢？

感谢您提供任何帮助或建议。

Answer 1

每个索引在所有级别都有一些开销，但通常很小。对于 100,000 个文档，我会质疑拆分的必要性，除非这些文档非常大。通常，每个添加的索引将：

1. 插入缓冲区和其他与每个索引相关的任务需要一定数量的 RAM

2. 相对于更大的单个索引，在磁盘上有自己的合并开销

3. 如果查询跨越多个索引，由于结果合并在查询时提供一些延迟增加

有很多因素可以确定其中任何一个是否重要。如果您有大量 RAM 和多个 CPU 和 SSD，那么您可能会没事。

我建议您构建一个使用尽可能少的分片的解决方案。这可能意味着一个（或至少只有几个）索引。