es 在資料量很大的情況下（數十億級別）如何提高查詢效率啊？
面試題
es 在資料量很大的情況下（數十億級別）如何提高查詢效率啊？
面試官心理分析
這個問題是肯定要問的，說白了，就是看你有沒有實際幹過 es，因為啥？其實 es 效能並沒有你想象中那麼好的。很多時候資料量大了，特別是有幾億條資料的時候，可能你會懵逼的發現，跑個搜尋怎麼一下 5~10s，坑爹了。第一次搜尋的時候，是 5~10s
你就很懵，每個使用者第一次訪問都會比較慢，比較卡麼？所以你要是沒玩兒過 es，或者就是自己玩玩兒 demo，被問到這個問題容易懵逼，顯示出你對 es 確實玩兒的不怎麼樣？
面試題剖析
說實話，es 效能優化是沒有什麼銀彈的，啥意思呢？就是不要期待著隨手調一個引數，就可以萬能的應對所有的效能慢的場景。也許有的場景是你換個引數，或者調整一下語法，就可以搞定，但是絕對不是所有場景都可以這樣。
效能優化的殺手鐗——filesystem cache
你往es裡寫的資料，實際上都寫到磁碟檔案裡去了，查詢的時候，作業系統會將磁碟檔案裡的資料自動快取到 filesystem cache
es-search-process
es 的搜尋引擎嚴重依賴於底層的 filesystem cache，你如果給 filesystem cache 更多的記憶體，儘量讓記憶體可以容納所有的 idx segment file 索引資料檔案，那麼你搜索的時候就基本都是走記憶體的，效能會非常高。
效能差距究竟可以有多大？我們之前很多的測試和壓測，如果走磁碟一般肯定上秒，搜尋效能絕對是秒級別的，1秒、5秒、10秒。但如果是走 filesystem cache，是走純記憶體的，那麼一般來說效能比走磁碟要高一個數量級，基本上就是毫秒級的，從幾毫秒到幾百毫秒不等。
這裡有個真實的案例。某個公司 es 節點有 3 臺機器，每臺機器看起來記憶體很多，64G，總記憶體就是 64 * 3 = 192G
32G，那麼剩下來留給 filesystem cache 的就是每臺機器才 32G，總共叢集裡給 filesystem cache 的就是 32 * 3 = 96G 記憶體。而此時，整個磁碟上索引資料檔案，在 3 臺機器上一共佔用了 1T 的磁碟容量，es 資料量是 1T，那麼每臺機器的資料量是 300G。這樣效能好嗎？ filesystem cache 的記憶體才 100G，十分之一的資料可以放記憶體，其他的都在磁碟，然後你執行搜尋操作，大部分操作都是走磁碟，效能肯定差。
歸根結底，你要讓 es 效能要好，最佳的情況下，就是你的機器的記憶體，至少可以容納你的總資料量的一半。
根據我們自己的生產環境實踐經驗，最佳的情況下，是僅僅在 es 中就存少量的資料，就是你要用來搜尋的那些索引，如果記憶體留給 filesystem cache 的是 100G，那麼你就將索引資料控制在 100G 以內，這樣的話，你的資料幾乎全部走記憶體來搜尋，效能非常之高，一般可以在 1 秒以內。
比如說你現在有一行資料。id,name,age .... 30 個欄位。但是你現在搜尋，只需要根據 id,name,age 三個欄位來搜尋。如果你傻乎乎往 es 裡寫入一行資料所有的欄位，就會導致說 90% 的資料是不用來搜尋的，結果硬是佔據了 es 機器上的 filesystem cache 的空間，單條資料的資料量越大，就會導致 filesystem cahce 能快取的資料就越少。其實，僅僅寫入 es 中要用來檢索的少數幾個欄位就可以了，比如說就寫入es id,name,age 三個欄位，然後你可以把其他的欄位資料存在 mysql/hbase 裡，我們一般是建議用 es + hbase 這麼一個架構。
hbase 的特點是適用於海量資料的線上儲存，就是對 hbase 可以寫入海量資料，但是不要做複雜的搜尋，做很簡單的一些根據 id 或者範圍進行查詢的這麼一個操作就可以了。從 es 中根據 name 和 age 去搜索，拿到的結果可能就 20 個 doc id，然後根據 doc id 到 hbase 裡去查詢每個 doc id 對應的完整的資料，給查出來，再返回給前端。
寫入 es 的資料最好小於等於，或者是略微大於 es 的 filesystem cache 的記憶體容量。然後你從 es 檢索可能就花費 20ms，然後再根據 es 返回的 id 去 hbase 裡查詢，查 20 條資料，可能也就耗費個 30ms，可能你原來那麼玩兒，1T 資料都放es，會每次查詢都是 5~10秒，現在可能效能就會很高，每次查詢就是 50ms。
資料預熱
假如說，哪怕是你就按照上述的方案去做了，es 叢集中每個機器寫入的資料量還是超過了 filesystem cache 一倍，比如說你寫入一臺機器 60G 資料，結果 filesystem cache 就 30G，還是有 30G 資料留在了磁碟上。
其實可以做資料預熱。
舉個例子，拿微博來說，你可以把一些大V，平時看的人很多的資料，你自己提前後臺搞個系統，每隔一會兒，自己的後臺系統去搜索一下熱資料，刷到 filesystem cache 裡去，後面使用者實際上來看這個熱資料的時候，他們就是直接從記憶體裡搜尋了，很快。
或者是電商，你可以將平時檢視最多的一些商品，比如說 iphone 8，熱資料提前後臺搞個程式，每隔 1 分鐘自己主動訪問一次，刷到 filesystem cache 裡去。
對於那些你覺得比較熱的，經常會有人訪問的資料，最好做一個專門的快取預熱子系統，就是對熱資料每隔一段時間，就提前訪問一下，讓資料進入 filesystem cache 裡面去。這樣下次別人訪問的時候，一定效能會好一些。
冷熱分離
es 可以做類似於 mysql 的水平拆分，就是說將大量的訪問很少、頻率很低的資料，單獨寫一個索引，然後將訪問很頻繁的熱資料單獨寫一個索引。最好是將冷資料寫入一個索引中，然後熱資料寫入另外一個索引中，這樣可以確保熱資料在被預熱之後，儘量都讓他們留在 filesystem os cache 裡，別讓冷資料給沖刷掉。
你看，假設你有 6 臺機器，2 個索引，一個放冷資料，一個放熱資料，每個索引 3 個shard。3 臺機器放熱資料 index；另外 3 臺機器放冷資料 index。然後這樣的話，你大量的時候是在訪問熱資料 index，熱資料可能就佔總資料量的 10%，此時資料量很少，幾乎全都保留在 filesystem cache 裡面了，就可以確保熱資料的訪問效能是很高的。但是對於冷資料而言，是在別的 index 裡的，跟熱資料 index 不在相同的機器上，大家互相之間都沒什麼聯絡了。如果有人訪問冷資料，可能大量資料是在磁碟上的，此時效能差點，就 10% 的人去訪問冷資料，90% 的人在訪問熱資料，也無所謂了。
document 模型設計
對於 MySQL，我們經常有一些複雜的關聯查詢。在 es 裡該怎麼玩兒，es 裡面的複雜的關聯查詢儘量別用，一旦用了效能一般都不太好。
最好是先在 Java 系統裡就完成關聯，將關聯好的資料直接寫入 es 中。搜尋的時候，就不需要利用 es 的搜尋語法來完成 join 之類的關聯搜尋了。
document 模型設計是非常重要的，很多操作，不要在搜尋的時候才想去執行各種複雜的亂七八糟的操作。es 能支援的操作就是那麼多，不要考慮用 es 做一些它不好操作的事情。如果真的有那種操作，儘量在 document 模型設計的時候，寫入的時候就完成。另外對於一些太複雜的操作，比如 join/nested/parent-child 搜尋都要儘量避免，效能都很差的。
分頁效能優化
es 的分頁是較坑的，為啥呢？舉個例子吧，假如你每頁是 10 條資料，你現在要查詢第 100 頁，實際上是會把每個 shard 上儲存的前 1000 條資料都查到一個協調節點上，如果你有個 5 個shard，那麼就有 5000 條資料，接著協調節點對這 5000 條資料進行一些合併、處理，再獲取到最終第 100 頁的 10 條資料。
分散式的，你要查第100頁的10條資料，不可能說從5個 shard，每個 shard 就查 2 條資料？最後到協調節點合併成 10 條資料？你必須得從每個 shard 都查 1000 條資料過來，然後根據你的需求進行排序、篩選等等操作，最後再次分頁，拿到裡面第 100 頁的資料。你翻頁的時候，翻的越深，每個 shard 返回的資料就越多，而且協調節點處理的時間越長。非常坑爹。所以用 es 做分頁的時候，你會發現越翻到後面，就越是慢。
我們之前也是遇到過這個問題，用 es 作分頁，前幾頁就幾十毫秒，翻到 10 頁 or 幾十頁的時候，基本上就要 5~10秒 才能查出來一頁資料了。
有什麼解決方案嗎？
不允許深度分頁/預設深度分頁效能很慘
你係統不允許翻那麼深的頁，跟產品經理說，預設翻的越深，效能就越差。
類似於 app 裡的推薦商品不斷下拉出來一頁一頁的
類似於微博中，下拉刷微博，刷出來一頁一頁的，你可以用 scroll api，關於如何使用，自行上網搜尋。
scroll 會一次性給你生成所有資料的一個快照，然後每次翻頁就是通過遊標移動，獲取下一頁下一頁這樣子，效能會比上面說的那種分頁效能也高很多很多，基本上都是毫秒級的。
但是 唯一的一點就是，這個適合於那種類似微博下拉翻頁的，不能隨意跳到任何一頁的場景。也就是說，你不能先進入第 10 頁，然後去 120 頁，然後又回到 58 頁，不能隨意亂跳頁。所以現在很多產品，都是不允許你隨意翻頁的，app，也有一些網站，做的就是你只能往下拉，一頁一頁的翻。
另外，這個 scroll 是要保留一段時間內的資料快照的，你需要確保使用者不會持續不斷翻頁翻幾個小時。
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