5.避免层级过深的聚合查询， 层级过深的group by , 会导致内存、CPU消耗，建议在服务层通过程序来组装业务，也可以通过pipeline的方式来优化。
6.复用预索引数据方式来提高AGG性能：如通过terms aggregations 替代range aggregations， 如要根据年龄来分组，分组目标是: 少年（14岁以下） 青年（14-28） 中年（29-50） 老年（51以上）， 可以在索引的时候设置一个age_group字段，预先将数据进行分类。从而不用按age来做range aggregations, 通过age_group字段就可以了。
7. Cache的设置及使用：
a.QueryCache: ES查询的时候，使用filter查询会使用query cache, 如果业务场景中的过滤查询比较多，建议将querycache设置大一些，以提高查询速度。
indices.queries.cache.size： 10%（默认），可设置成百分比，也可设置成具体值，如256mb。
当然也可以禁用查询缓存（默认是开启）， 通过index.queries.cache.enabled：false设置。
b.FieldDataCache: 在聚类或排序时，field data cache会使用频繁，因此，设置字段数据缓存的大小，在聚类或排序场景较多的情形下很有必要，可通过
indices.fielddata.cache.size：30% 或具体值10GB来设置。但是如果场景或数据变更比较频繁，设置cache并不是好的做法，因为缓存加载的开销也是特别大的。
c.ShardRequestCache: 查询请求发起后，每个分片会将结果返回给协调节点(Coordinating Node), 由协调节点将结果整合。
如果有需求，可以设置开启; 通过设置
index.requests.cache.enable: true来开启。
不过，shard request cache只缓存hits.total, aggregations, suggestions类型的数据，并不会缓存hits的内容。也可以通过设置
indices.requests.cache.size: 1%（默认）来控制缓存空间大小。
在后面的文章里，还将针对“集群运维及恢复”展开详细论述，请大家持续关注。
想看更多，请移步Analysys易观（ID：enfodesk）微信公众号。
閱讀更多 易觀 的文章
關鍵字: ElasticSearch 牢记 固态硬盘
