分片数量对Elasticsearch性能的影响
在Elasticsearch中，分片数量是一个重要的参数，它会直接影响到系统的性能和扩展性。以下是根据搜索结果得出的一些关键点：
分片数设置过多可能会导致写入速度上不去，节点的CPU利用率也跑不上去。这是因为每个分片对应一个Lucene索引，大的分片数量会导致较多的文件描述符，也会导致搜索性能受影响，因为查询需要在所有分片上面执行才能获取到最终结果。而将分片数设置为9，即每个节点分3个主分片，这时写入速度和节点CPU使用率都翻倍。
分片数对查询速度的影响分片数过多可能会导致查询速度降低，甚至出现超时等现象。这是因为每个搜索请求会调度到索引的每个分片中，如果分片分散在不同的节点倒是问题不太，但当分片开始竞争相同的硬件资源时，性能便会逐步下降。ES使用词频统计来计算相关性，如果在大量分片上只维护了很少的数据，则将导致最终的文档相关性较差。
分片数对内存和磁盘空间的影响分片数的增加会占用更多的内存和磁盘空间。因此，需要根据节点的存储能力和内存大小来合理设置分片数。Elasticsearch推荐的最大JVM堆空间是30~32G，所以可以把你的分片最大容量限制为30GB，然后再对分片数量做合理估算。
分配分片时主要考虑的应该是你的数据集的增长趋势。如果你认为你的数据能达到200GB，我们推荐你最多分配7到8个分片。尽管本部分并未详细讨论副本分片，但我们推荐你保持适度的副本数并随时可做相应的增加。
考虑硬件资源每个节点的分片数量应保持在低于每1GB堆内存对应集群的分片在2025之间。此外，单个分片大小最好不要超过20g，如果一个index不会超过20g，单分片性能是最好的。
进行压力测试根据公司的使用场景做压力测试，不断调整配置达到业务需求。这可以帮助你找出最适合你的业务需求的分片数量。
在Elasticsearch集群中配置好你的索引后，你要明白在集群运行中你无法调整分片设置。如果以后你发现需要调整分片数量，那么您需要重新索引所有源文档。因此，合理的分片数量设置是非常重要的，它会影响到系统的扩展性。
分片数对网络带宽的需求分片数量的增加会增加网络带宽的需求，因为每个搜索请求需要与所有的分片进行通信。如果分片分布在不同的节点上，可能会导致网络带宽的需求增加。
综上所述，分片数量对Elasticsearch的性能和扩展性有着重要的影响。在设置分片数量时，需要根据数据量、硬件资源和业务需求等因素进行综合考虑，并通过压力测试来确定最适合的分片数量。同时，需要注意的是，一旦设置了分片数量，就无法再进行修改，因此在最初设置时就需要慎重考虑。
