Elasticsearch 中的 Fielddata 是什么？如何优化其性能？

回答重点

Elasticsearch 中的 Fielddata 是一种在对非文本字段进行排序、聚合或脚本操作时，Elasticsearch 会将字段的值从磁盘加载到内存中的机制。Fielddata 的目的是提供快速的查询和操作体验。但是，由于它需要将大量数据加载到内存中，因此很可能会带来性能问题，特别是在处理大规模数据集时。

要优化 Fielddata 的性能，可以考虑以下几种方法：
1）使用 doc_values：这是 Elasticsearch 的一种存储机制，取代了 Fielddata。doc_values 可以将数据存储到磁盘上以减少内存开销，同时提供快速的查询性能。
2）预加载 Fielddata：可以在索引创建时或者在某些特定时间段预先加载 Fielddata，以避免查询时的延迟。
3）合理设置缓存大小：通过设置 indices.fielddata.cache.size 来控制 Fielddata 缓存的大小，避免缓存占用过多内存。
4）优化查询和聚合：尽量减少对非文本字段的排序和复杂聚合操作，从根本上减少对 Fielddata 的依赖。

扩展知识

1）Doc_values 与 Fielddata 的对比：

• Doc_values 在 Elasticsearch 中是默认开启的，它将字段的数据存储在不能修改的列式存储中，既节省了内存，又能提供高效的查询性能。相比之下，Fielddata 是一种更早期的实现方式，更多地依赖于内存，随着数据量的增大可能表现出性能瓶颈。因此，建议尽量使用 doc_values 代替 Fielddata。

2）缓存策略：

• Elasticsearch 提供了多种缓存，包括节点级别的缓存和查询级别的缓存。合理利用这些缓存机制可以显著提高查询性能。例如，可以通过设置 indices.fielddata.cache.expire 参数来控制缓存的失效时间，确保内存不会被长时间占用。

3）监控和分析：

• Elastic Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）中提供了详细的监控和分析工具。通过 Kibana 中的监控插件，可以查看集群的内存使用情况、查询延迟等，帮助我们及时发现和调优性能瓶颈。

4）硬件层面优化：

• 在硬件层面，可以考虑增加内存容量，或者使用 SSD 代替传统硬盘来提高磁盘 IO 性能。此外，合理配置 Elasticsearch 集群的节点数量和角色分配（如专用的主节点、数据节点和协调节点），也能带来显著的性能提升。

5）数据建模与索引设计：

• 高效的数据建模是优化 Elasticsearch 性能的核心。设计合理的索引结构、减少嵌套文档的使用、使用适量的分片数，以及合理的副本配置，均可提升集群的整体性能。