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海量分片编辑
当新手们在了解过 分片预分配 之后做的第一件事就是对自己说：
我不知道这个索引将来会变得多大，并且过后我也不能更改索引的大小，所以为了保险起见，还是给它设为 1000 个分片吧… | ||
| -- 一个新手的话 | ||
一千个分片——当真？在你买来 一千个节点 之前，你不觉得你可能需要再三思考你的数据模型然后将它们重新索引吗？
一个分片并不是没有代价的。记住：
- 一个分片的底层即为一个 Lucene 索引，会消耗一定文件句柄、内存、以及 CPU 运转。
- 每一个搜索请求都需要命中索引中的每一个分片，如果每一个分片都处于不同的节点还好， 但如果多个分片都需要在同一个节点上竞争使用相同的资源就有些糟糕了。
- 用于计算相关度的词项统计信息是基于分片的。如果有许多分片，每一个都只有很少的数据会导致很低的相关度。
适当的预分配是好的。但上千个分片就有些糟糕。我们很难去定义分片是否过多了，这取决于它们的大小以及如何去使用它们。 一百个分片但很少使用还好，两个分片但非常频繁地使用有可能就有点多了。 监控你的节点保证它们留有足够的空闲资源来处理一些特殊情况。
横向扩展应当分阶段进行。为下一阶段准备好足够的资源。 只有当你进入到下一个阶段，你才有时间思考需要作出哪些改变来达到这个阶段。
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官方地址：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/kagillion-shards.html