0

我是elasticsearch的新手，当我应该匹配多个搜索词以及匹配嵌套文档时，我的查询很慢，基本上第一次查询需要7-10秒，由于elasticsearch缓存需要5-6秒，但是仅使用 match 查询非嵌套对象的速度很快，即在 100 毫秒内。

我在具有 250GB RAM 和 500GB 磁盘空间的 aws 实例中运行弹性搜索，我有一个模板和 204 个索引，在单个节点中索引了大约 1.07 亿个文档，每个索引有 2 个分片，并且我保持了 30GB 堆大小。

以下是我的内存使用情况： 记忆

我可以有超过 50k 的嵌套对象，所以我将长度增加到 500k，搜索这个嵌套对象需要太多时间，并且对嵌套以外的字段的任何 OR（应该匹配）操作也需要时间，有什么办法可以提升我对嵌套对象的查询性能？或者我的配置有什么问题吗？有什么方法可以让第一次查询也更快？

{
  "index_patterns": [
    "product_*"
  ],
  "template": {
    "settings": {
      "index.store.type": "mmapfs",
      "number_of_shards":2,
      "number_of_replicas": 0,
      "index": {
        "store.preload": [
          "*"
        ],
        "mapping.nested_objects.limit": 500000,
        "analysis": {
          "analyzer": {
            "cust_product_name": {
              "type": "custom",
              "tokenizer": "standard",
              "filter": [
                "lowercase",
                "english_stop",
                "name_wordforms",
                "business_wordforms",
                "english_stemmer",
                "min_value"
              ],
              "char_filter": [
                "html_strip"
              ]
            },
            "entity_name": {
              "type": "custom",
              "tokenizer": "standard",
              "filter": [
                "lowercase",
                "english_stop",
                "business_wordforms",
                "name_wordforms",
                "english_stemmer"
              ],
              "char_filter": [
                "html_strip"
              ]
            },
            "cust_text": {
              "type": "custom",
              "tokenizer": "standard",
              "filter": [
                "lowercase",
                "english_stop",
                "name_wordforms",
                "english_stemmer",
                "min_value"
              ],
              "char_filter": [
                "html_strip"
              ]
            }
          },
          "filter": {
            "min_value": {
              "type": "length",
              "min": 2
            },
            "english_stop": {
              "type": "stop",
              "stopwords": "_english_"
            },
            "business_wordforms": {
              "type": "synonym",
              "synonyms_path": "<some path>/business_wordforms.txt"
            },
            "name_wordforms": {
              "type": "synonym",
              "synonyms_path": "<some path>/name_wordforms.txt"
            },
            "english_stemmer": {
              "type": "stemmer",
              "language": "english"
            }
          }
        }
      }
    },
    "mappings": {
      "dynamic": "strict",
      "properties": {
        "product_number": {
          "type": "text",
          "analyzer": "keyword"
        },
        "product_name": {
          "type": "text",
          "analyzer": "cust_case_name"
        },
        "first_fetch_date": {
          "type": "date",
          "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||yyyy-MM||yyyy"
        },
        "last_fetch_date": {
          "type": "date",
          "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||yyyy-MM||yyyy"
        },
        "review": {
          "type": "nested",
          "properties": {
            "text": {
              "type": "text",
              "analyzer": "cust_text"
            },
            "review_date": {
              "type": "date",
              "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||yyyy-MM||yyyy"
            }
          }
        }
      }
    },
    "aliases": {
      "all_products": {}
    }
  },
  "priority": 200,
  "version": 1,
}

如果我在评论文本中搜索任何特定术语，则响应会花费太多时间。

{
    "_source":{
        "excludes":["review"]
    },
    "size":1,
    "track_total_hits":true,
    "query":{
        "nested":{
            "path":"review",
            "query":{
                "match":{
                    "review.text":{
                        "query":"good",
                        "zero_terms_query":"none"
                    }
                }
            }
        }
    },
    "highlight":{
        "pre_tags":[
            "<b>"
        ],
        "post_tags":[
            "</b>"
        ],
        "fields":{
            "product_name":{
                
            }
        }
    }
}

我确定我遗漏了一些明显的东西。

4

1 回答 1

0

简单的事情：track_total_hits 应该设置为 false。具有强制合并的维护也可能有所帮助。

第一个请求时间和下一个请求时间之间的差异是由于 elasticsearch 缓存。

但是，如果我的理解很好，您可以对文档进行超过 5 万条评论吗？如果是对的，那就太多了。你能想到反转你的映射吗？具有将相关产品嵌入和对象的评论索引。它应该快得多。

PUT reviews 
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "text": {
        "type": "text"
      },
      "review_date": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||yyyy-MM||yyyy"
      },
      "product": {
        "properties": {
          "product_number": {
            "type": "text",
            "analyzer": "keyword"
          },
          "product_name": {
            "type": "text"
          },
          "first_fetch_date": {
            "type": "date",
            "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||yyyy-MM||yyyy"
          },
          "last_fetch_date": {
            "type": "date",
            "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||yyyy-MM||yyyy"
          }
        }
      }
    }
  }
}
于 2020-10-29T09:05:26.603 回答