Elasticsearch查询速度优化方法
Elasticsearch是一个强大的全文搜索引擎，但在面对大规模数据时，查询速度可能会变得较慢。以下是根据搜索结果整理的Elasticsearch查询速度优化方法。
*使用SSD硬盘：Elasticsearch的性能与硬件环境密切相关。使用固态硬盘（SSD）代替传统的机械硬盘可以显著提高数据读写速度，从而提升Elasticsearch的性能。
*充足的内存：Elasticsearch利用操作系统内存来缓存索引数据，以提供快速的查询性能。应确保有足够的物理内存供Elasticsearch使用，并禁止内存与磁盘的交换（swap），以免引起严重的性能问题。
*Master节点设置：设置3个专用的master节点以提供最佳的弹性扩展能力。需要注意`discovery.zen.minimum_master_nodes`属性的设置，以防splitbrain问题。
*Hot节点和Warm节点设置：将节点设置为hot类型，通过设置`index.routing.allocation.require.box_type:hot`可以将索引写入hot节点。当索引不再被频繁查询时，可通过`index.routing.allocation.require.box_type:warm`将索引标记为warm，以保护SSD磁盘资源。
*堆外内存预留：操作系统普通的文件读写会经过PageCache，从而加速文件的访问。应预留足够的堆外内存以供文件系统的访问使用。
*MMapfs方式的优势：通过MMapfs方式的，会将文件映射到内存，索引数据会被预加载到操作系统的PageCache中，避免通过I/O读取，查询速度会更快。
*文档建模：对文档进行合理的建模可以提高搜索的效率。应避免使用nested和parentchild关系，因为它们会严重影响查询性能。
*字段存储优化：ES提供了行存（storedfields,_source）和列存（doc_valuefields）来进行业务字段的存储。对于不需要使用评分机制的查询，应使用filter替代query，因为filter可以走NodeQueryCache，查询速度更快。
*减少查询的字段数：查询_string和multi_match查询的字段越多，越慢。可以将多个字段的值拷贝到一个字段中，以提高多个字段的搜索速度。
*避免使用正则表达式查询：尽量不要使用模糊匹配，因为它们会降低查询效率。
*定期进行forcemerge：对于一些没有写请求的历史索引，定期进行forcemerge可以减少segments的数量，从而显著提高查询速度。
*分段合并：只读索引可以通过_forcemerge进行分段合并，这可以使用更简单、更有效的数据结构来执行搜索。
*启用慢日志：Elasticsearch提供了慢日志功能，可以通过API或者kibana界面配置。慢日志可以帮助分析查询效率低下的原因。
以上方法可以帮助优化Elasticsearch的查询速度。需要注意的是，优化策略应根据具体的使用场景和硬件配置进行调整。
