elasticsearch到底能玩多大的数据量?
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发布时间：2025-01-09 01:45
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时间：2025-02-02 04:20
探讨Elasticsearch能够处理的数据量大小，涉及多个关键点：
首先，查询速度是考量因素之一。ES支持多种查询类型，从简单的term匹配到复杂的histogram agg，甚至在父子文档模式下，进行bool查询后继续文本高亮。随着数据量的增加，查询时间也随之增长。在简单地将数据写入并按ID获取数据的场景下，可以尽情地添加数据。
其次，写入速度也受到数据量的影响。当数据量增大，写入速度可能会受到影响，需要考虑是否在1小时内完成1小时数据的写入，若无法满足，则应考虑采用分索引或分集群策略。
更新速度与写入操作相似，且可能更加复杂，因为涉及先获取再合并再覆盖至ES的过程。数据量越大，更新操作的挑战性越大。
其它因素同样重要，如集群规模、Linux内核、核心数与优化程度等。在实际应用中，一个包含1.5T-2T索引量的集群，若需支持平均查询在500ms以内的高并发高亮查询，则数据量不算小。
在实际部署中，使用32个节点处理TB级别的数据，偶尔遇到问题，主要与网络有关，导致节点链接不稳定。而Netflex去年公开的数据显示，其集群规模超过2000个节点，但实际生产环境中的大规模部署并不常见。
Elasticsearch默认的最大查询数量为10000条，超过此会抛出异常，需要根据实际需求调整设置。
数据量从一亿到百亿的提升，不仅涉及硬件配置优化，还包括JVM内存调整、设置堆内存断路器、优化默认分片设置、调整索引合并调度、凌晨强制归并、减少字段生成、降低查询及写数据队列大小、将聚合操作转移到Apache Druid等策略。
通过一系列的调整优化，Elasticsearch现在能够高效地处理大量数据，索引文档数量从1亿条的瓶颈提升到百亿级别的处理能力，每秒处理10万左右的文档。
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补充：对于Elasticsearch的深入理解，建议参考相关问题与资料，以获取全面的指导与解答。
