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ElasticSearch查询很慢，第一次查询总是花费太多时间

ElasticSearch是一种开源的分布式搜索和分析引擎，常用于构建高性能的实时搜索、日志分析和数据可视化等应用。当遇到ElasticSearch查询很慢的问题时，可能存在以下几个原因和解决方法：

硬件资源不足：首先要确保ElasticSearch运行在具备足够硬件资源的环境中。可以考虑增加CPU、内存和存储等资源来提升性能。
索引设计问题：索引的设计对ElasticSearch的查询性能有很大影响。首先要检查索引的字段映射是否正确，确保字段类型和分词器等设置符合需求。另外，合理地定义索引的分片和副本数量，可以提升查询的并发能力和可用性。
查询优化：在查询语句中使用合适的查询类型和语法，避免全文搜索时过多的通配符查询，可以提高查询性能。同时，可以考虑使用缓存结果、分页查询、排序优化等技术手段来减少查询时间。
硬盘IO性能：由于ElasticSearch的数据存储在磁盘上，硬盘的IO性能对查询速度有较大影响。可以采用SSD等高性能硬盘来提升查询的IO性能。
网络延迟：如果ElasticSearch集群部署在多台服务器上，网络延迟也可能导致查询速度变慢。可以考虑优化网络连接，减少跨服务器的数据传输时间。

综上所述，要提升ElasticSearch查询性能，可以从硬件资源、索引设计、查询优化、硬盘IO性能和网络延迟等方面入手进行优化。此外，腾讯云提供的云数据库TencentDB for Elasticsearch是一种高度可伸缩、高可用的托管式Elasticsearch服务，可满足各种规模的业务需求，可进一步提升ElasticSearch的性能和可靠性。

参考链接：

ElasticSearch官方文档：https://www.elastic.co/guide/index.html
腾讯云TencentDB for Elasticsearch产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/es

相关搜索:使用标量函数执行查询花费的时间太多 sql查询使用多个where子句花费的时间太多用于循环渲染的Django模板查询花费了太多时间 Access查询花费的时间太长如何优化我的查询它在mysql中花费了太多时间为什么mysql查询需要花费太多时间来获取结果？我的mongodb聚合查询花费了太多时间。如何提高性能？MySQL计数查询花费的时间太长组合sql查询花费的时间太长 SQL delete查询花费的时间太长 Spring1.7( ElasticSearch Data ElasticSearch)通过查询更新文档需要花费大量时间 ST_Intersects()查询花费的时间太长与硬编码值相比，子查询中的Oracle SQL花费了太多时间加载mySQL查询要花费很长时间吗？第一个数据存储区查询总是很慢子查询的列太多:查找花费最多的顾客最常购买的商品 MAX，GROUP BY查询在大表上花费很长时间在DateTime字段上查询时，DocumentClient花费的时间太长 PostgreSQL:使用join和group by进行查询花费的时间太长如何查找elasticsearch查询的执行时间

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Meilisearch vs Elasticsearch

如果你正在寻找一个搜索引擎，试图做一切从应用程序搜索到日志分析，你不介意花费必要的时间和精力，使它为您的搜索需求工作，那么Elasticsearch可能适合你。...而且，由于历史上没有太多的开源替代方案，开发人员继续将Elasticsearch作为默认解决方案，并最终在设置和培训上损失了不成比例的时间。这就是Meilisearch进来的地方。...在执行第一次搜索之前，您需要设置几个参数，包括相关性或错别字容忍度，这是现代应用程序或网站搜索中的必备条件。可能需要一些时间来熟悉这个过程。让我们看一个例子。...Elasticsearch的match查询默认使用“OR”逻辑。如果一个文档包含其中一个搜索词，Elasticsearch会将该文档视为命中。...Elasticsearch提供的另一个调整相关性的选项是使用minimum_should_match参数指定文档应该包含在搜索结果中的最小术语数量。对于一个应该快速无痛的手术来说你付出了太多的努力。

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MySQL性能优化(五)：为什么查询速度这么慢

如果要优化查询，实际上要优化其子任务，那么消除其中一些子任务，那么减少子任务的执行次数，要么让子任务运行的更快。 MySQL在执行查询的时候，有哪些子任务，哪些子任务花费的时间最多？...在上述这些操作中，都会消耗大量的时间，其中会存在一些不必要的额外操作，其中有些操作可能被额外地重复执行了很多次、某些操作执行的很慢等等。...这也就是查询真正可能慢的地方，优化查询的目的就是减少和消除这些操作所花费的时间。...换言之，查询优化可以从以下两个角度来出发：减少子查询次数减少额外、重复的操作查询性能低下常见的原因是访问的数据太多。...响应时间 ---- 响应时间是两个部分之和：服务时间和排队时间。服务时间是指数据库处理这个查询真正花费了多长时间。

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如何做好 Elasticsearch 性能指标监控

在使用率高的场景下，将master role从data node上移开，可以帮助确保总是有足够的资源分配给那些只能由master node处理的任务。...Query latency：虽然Elasticsearch没有明确提供此度量标准，但是监视工具可以帮助您使用可用的度量来计算平均查询延迟，方法是以定期的时间间隔对总查询次数和总经过时间进行抽样。...如果延迟超过阈值，请设置警报，如果触发，请查找潜在的资源瓶颈，或调查是否需要优化查询。 Fetch latency：搜索过程的第二部分，即提取阶段通常比查询阶段花费的时间少得多。...批量拒绝（bulk rejection）通常与在一个bulk请求中尝试索引太多文档有关。根据Elasticsearch的文档，批量拒绝不一定要担心。...缓存使用率指标每个查询请求都会被发送到索引中的每个分片，然后再尝试去命中分片上的段。Elasticsearch以每个段为基础来缓存查询，以加快响应时间。

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查询+缓存 —— 用 Elasticsearch 极速提升您的 RAG 应用性能

每个调用都需要花费token，因此如果处理两个相同的提示，则成本实际上会加倍。然后是响应时间的问题。生成模型需要时间来接收数据、处理数据，然后生成响应。...考虑一个涉及查询响应计时指标的场景。在没有缓存的第一次运行中，假设用户查询需要 300 毫秒才能从 RAG 接收生成的答案。...现在，将该响应存储在 Elasticsearch 中后，会出现第二个类似的查询。这一次，由于我们的智能缓存层，响应时间降至仅 50 毫秒。...这是一条 APM 跟踪，显示输入新提示（没有匹配的缓存）时所花费的时间。...我们可以看到，在此示例中，示例应用程序中从用户点击提交到应用程序从 GenAI 模式返回响应的总时间花费了 7,150 毫秒，即大约 7 秒。

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Elasticsearch JVM 堆内存使用率飙升，怎么办？

能和 kibana 可视化监控结果保持一致： 3.2 垃圾回收日志检查随着内存使用量的增加，垃圾收集变得更加频繁并且需要更长的时间。...你可以在 elasticsearch.log 中跟踪垃圾收集事件的频率和时长。例如，以下事件表明 Elasticsearch 在过去 40 秒中花费了超过 50%（21 秒）执行垃圾收集。...如果单个节点包含太多分片，且索引量很大，则该节点可能会出现问题。...查询、prefix 查询、wildcard 查询、text 或 keyword 上的 range 查询。...如果可能，提交较小（小是个相对值，需要根据集群性能测算出适合自己集群的经验值）的请求并在它们之间留出更多时间时隔。 4.5 升级节点内存繁重的写入操作和搜索负载过重均会导致高 JVM 内存压力。

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ES 慢查询日志收集实战总结

前言在执行elasticsearch查询的时候，有些查询会占用大量的资源导致响应很慢，这个时候就需要ES对慢查询进行监控。找到那些响应很慢的请求。...# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml # 记录获取慢日志 index.search.slowlog.threshold.fetch.warn: 1s index.search.slowlog.threshold.fetch.info...Logging配置搜索慢日志和索引慢日志在elasticsearch.yml中开启后，还需要在logging.yml中配置，配置如下： # vim /etc/elasticsearch/logging.yml..."path" => "/root/test.log", # 慢查询主机名 "host" => "c7-node1.fblinux.com", # 慢查询产生时间 "time" =>..." => "index.search.slowlog.query", # 索引名称 "indexname" => "test-2018-03", # 慢查询时间

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『互联网架构』理解ELK入门（118）

（一）ELK是什么出现问题log的重要性 tomcat查询log日志，大家应该都会吧，通过查看catalina.log。...有个系统一上线可能日志系统都是几十个G，如果查几天之前的，你说导出，可以导出几个G下载也很慢的，特别慢。log大的话，用grep和awk也非常非常的慢，很可能卡死。vi的方式直接可能把主机搞爆。...1.日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。2.应用太多，面临数十上百台应用时你该怎么办。3.随意登录服务器查询log对系统的稳定性及安全性肯定有影响。...LogStash 它可以流放到各自的服务器上收集Log日志，通过内置的ElasticSearch插件解析后输出到ES中 ElasticSearch 这是一个基于Lucene的分布式全文搜索框架，可以对logs...LogStash + ElasticSearch + Kibana ? 2.个性化扩展框架（针对日志数据需要二次处理以及多方使用的场景） FileBeat：轻量级收集日志。速度快，稳定。不占资源。

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ES系列八、正排索Doc Values和Field Data

因为分此字段产生太多tokens且Doc Values对其并不是很有效。...相反，它是在查询运行时，动态填充。这可能是一个比较复杂的操作，可能需要一些时间。将所有的信息一次加载，再将其维持在内存中的方式要比反复只加载一个 fielddata 的部分代价要低。...当 Elasticsearch 第一次查询某个字段时，它将会完整加载这个字段所有 Segment 中的倒排索引到内存中，以便于以后的查询能够获取更好的性能。...选择在于是每次刷新时付出代价，还是在刷新后的第一次查询时。如果经常索引而查询较少，那么在查询时付出代价要比每次刷新时要好。如果写大于读，那么在选择在查询时重建全局序号将会是一个更好的选择。...当新建一个分段时，Elasticsearch 将会执行注册在预热器中的查询。执行这些查询会强制加载缓存，只有在所有预热器执行完，这个分段才会对搜索可见。

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开源搜索和分析引擎Elasticsearche在Bay的性能优化实践，单集群日搜索请求超4亿

由于数据或查询是可变的，所以最佳设置总是在变化。所有情况都没有最佳设置。...搜索吞吐量查询类型热索引文档计数保留策略响应时间要求 SLA级别优化索引设计在开始摄取数据并运行查询之前，请三思而后行。...性能和刷新间隔之间的关系从上图可以看出，随着刷新间隔的增大，吞吐量增加，响应时间变快。可以使用下面的请求来检查有多少段以及刷新和合并花费了多少时间。 Index/_stats?...另一方面，创建索引的分片太多也会对性能造成危害，因为Elasticsearch需要在所有分片上运行查询，除非在请求中指定了路由键，然后将所有返回的结果一起取出并合并。...分片查询缓存使用JSON主体作为缓存键，因此需要确保JSON主体不会更改，并确保JSON主体中的键具有相同的顺序。 o Round日期时间。

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傻瓜也能玩转日志归集

之前的分享曾讲过，日志采集的方式、采集的日志如何存储、采集的数据展示分析等几个环节，并提了一下当下最流行的开源轮子EFK，如果你是第一次听到这些，建议看看我前段时间分享的《一文讲懂线上应用系统监控》那篇文章.../filebeat -e -c filebeat.yml Elasticsearch 可以集中存储我们的数据，而且快到不可思议的查询。提供千万款，总有一款适合你。...由于 Kibana 功能比较多，有太多的功能用不到，相对还是比较笨重。所以公司往往都进行二次开发轻量级的查询组件。...其中实现思路特别简单：分析 kibana 日志搜索向后台发送的请求；摘取 elasticsearch 请求相关API；按照公司需求提供个性化查询展示页面。轻量级 vs 重量级。...写在最后拒绝温水煮青蛙，拒绝一味的 CRUD，如果平时工作中遇到痛点不妨稍微思考一二，看看有没有更好的技术轮子可以引进，说不定会提高工作效率，那么就可以抽出更多时间去喝咖啡、抽出更多时间去忙点自己的事情

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