ElasticSearch 索引设置总结

2020-07-31

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在使用ES时，我们常见的就是需要生成一个template来定义索引的设置，分词器，MApping.本文将基于项目经验来总结一些常用的配置。

Index设置

index.refresh_interval

配置一个刷新时间，将index buffer刷新到os cache的时间间隔，刷新到os cache的数据才可以被索引到，默认是1s.如果对实时性搜索要求不高的地方,可设置时间为30s,提高性能。

number_of_replicas

对于集群数据节点 >=2 的场景，建议副本至少设置为 1（一主一从，共两个副本），可以提高集群容错和搜索吞吐量（副本分片可用于查询）。

index.number_of_shards

主副本的分片数，默认是5个，最大值限制为1024个，这个值是分片数可适当的增加，提高索引的并发性能，但是分片越多，也会导致资源耗费越高，索引要根据访问并发数和ES集群的资源来设置。经验公式：分片数 = 索引大小/分片大小经验值 30GB，官方推荐Shard值在 20-40GB性能最好，日志类：单分片<50GB；搜索类：单分片<20GB。不足100G，可直接设置3-5个分片（结合节点数和扩展性），超过100G则可以按照如上经验公式来规划。

index.max_result_window

索引能够查询到最大数据量，from+size深分页的最大条数，默认是10000，适当限制这个值可以防止深分页内存占用过多，如果全量导出，需要使用Scroll游标办法。

index.store.preload

默认情况下，Elasticsearch完全依靠操作系统文件系统缓存来缓存I / O操作.可以设置index.store.preload，以告知操作系统在打开时将热索引文件的内容加载到内存中。默认值为空，即不提前加载索引到内存中，常见的值有["nvd", "dvd", "tim", "doc", "dim"]。对应的norms, doc values, terms dictionaries, postings lists， points，常见的设置为 index.store.preload = ["nvd", "dvd"]，即提前加载norms评分信息和doc value数据到内存，便于快速索引。

index.sort.field 和 index.sort.order

建立索引的排序字段，写入的时候就按照顺序写入。对于一些具备顺序的字段，可以提前设置，比如时间字段。配置见下

{
    "settings" : {
        "index" : {
            "sort.field" : "date",  // 字段名字
            "sort.order" : "desc"   // 升序 asc 和降序 desc
        }
    }
}

Mapping设置

动态映射

mapping的通用配置，dynamic_templates配置动态类型转换，将一个类型转换为另一个类型

{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "dynamic_templates": [
        {
          "strings_as_keywords": {
            "match_mapping_type": "string",
            "mapping": {
              "type": "keyword"
            }
          }
        }
      ],
      "_source": {
        "enabled": true
      },
      "properties": {
        .....
      }
    }
  }
}

字段类型

官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.8/mapping.html#_field_datatypes

a simple type like text, keyword, date, long, double, boolean or ip.

a type which supports the hierarchical nature of JSON such as object or nested.

or a specialised type like geo_point, geo_shape, or completion.

常见的类型和搜索类型的联系

（1）text 类型作用：分词，将大段的文字根据分词器切分成独立的词或者词组，以便全文检索。适用于：email 内容、某产品的描述等需要分词全文检索的字段；不适用：排序或聚合（Significant Terms 聚合例外）

（2）keyword 类型：无需分词、整段完整精确匹配。适用于：email 地址、住址、状态码、分类 tags。

常见的搜索类型使用的字段类型

term 精确匹配

核心功能：不受到分词器的影响，属于完整的精确匹配。

应用场景：精确、精准匹配。

适用类型：keyword。

prefix 前缀匹配

核心功能：前缀匹配。

应用场景：前缀自动补全的业务场景。

适用类型：keyword。

wildcard 模糊匹配

核心功能：匹配具有匹配通配符表达式 keyword 类型的文档。支持的通配符：*，它匹配任何字符序列（包括空字符序列）；？，它匹配任何单个字符。

应用场景：请注意，选型务必要慎重！此查询可能很慢多组关键次的情况下可能会导致宕机，因为它需要遍历多个术语。为了防止非常慢的通配符查询，通配符不能以任何一个通配符*或？开头。

match 分词匹配

核心功能：全文检索，分词词项匹配。

应用场景：实际业务中较少使用，原因：匹配范围太宽泛，不够准确。

适用类型：text。

match_phrase 短语匹配

核心功能：match_phrase 查询首先将查询字符串解析成一个词项列表，然后对这些词项进行搜索; 只保留那些包含全部搜索词项，且位置"position" 与搜索词项相同的文档。

应用场景：业务开发中 90%+ 的全文检索都会使用 match_phrase 或者 query_string 类型，而不是 match。

适用类型：text。

multi_match 多组匹配

核心功能：match query 针对多字段的升级版本。

应用场景：多字段检索。

适用类型：text。

query_string 类型

核心功能：支持与或非表达式+其他N多配置参数。

应用场景：业务系统需要支持自定义表达式检索。

适用类型：text。

bool 组合匹配

核心功能：多条件组合综合查询。

应用场景：支持多条件组合查询的场景。

适用类型：text 或者 keyword。

一个 bool 过滤器由三部分组成：

must ——所有的语句都必须（must）匹配，与 AND 等价。

must_not ——所有的语句都不能（must not）匹配，与 NOT 等价。

should ——至少有一个语句要匹配，与 OR 等价。 f

ilter——必须匹配，运行在非评分&过滤模式。

range范围搜索类型

适用类型：long,integer,double或者 date

Mapping 字段的参数设置

（1）index，倒排索引，not_analyzed，注意是否分词，尽量精简schema字段个数，不会被检索的字段就不要建立倒排。.field("index", "no")

（2）doc values，正排索引，用于聚合或者排序

（3）norms，analyzed norms存储了多种正则化算子，用于docs的排序评分，如果不需要排序，可以disable norms

（4）index_options，有docs(文档有无), freqs(重复出现的文档评分更高), positions(涵盖了前2种，并且多了位置信息，用于临近查询), offsets(全部，用于高亮)四类

ES 索引template模板参考例子

PUT _template/test_template
{
  "index_patterns": [
    "test_index_*",
    "test_*"
  ],
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 1,
    "max_result_window": 100000,
    "refresh_interval": "30s"
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "long"
      },
      "title": {
        "type": "keyword"
      },
      "content": {
        "analyzer": "ik_max_word",
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "ignore_above": 256,
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      "available": {
        "type": "boolean"
      },
      "review": {
        "type": "nested",
        "properties": {
          "nickname": {
            "type": "text"
          },
          "text": {
            "type": "text"
          },
          "stars": {
            "type": "integer"
          }
        }
      },
      "publish_time": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
      },
      "expected_attendees": {
        "type": "integer_range"
      },
      "ip_addr": {
        "type": "ip"
      },
      "suggest": {
        "type": "completion"
      }
    }
  }
}