总结 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic

总结编辑

本小节涵盖了许多基本理论以及很多深入的技术问题。聚合给 Elasticsearch 带来了难以言喻的强大能力和灵活性。桶与度量的嵌套能力，基数与百分位数的快速估算能力，定位信息中统计异常的能力， 所有的这些都在近乎实时的情况下操作的，而且全文搜索是并行的，它们改变了很多企业的游戏规则。

聚合是这样一种功能特性：一旦我们开始使用它，我们就能找到很多其他的可用场景。实时报表与分析对于很多组织来说都是核心功能（无论是应用于商业智能还是服务器日志）。

Elasticsearch 默认给 大多数 字段启用 doc values，所以在一些搜索场景大大的节省了内存使用量，但是需要注意的是只有不分词的 string 类型的字段才能使用这种特性。

内存的管理形式可以有多种形式，这取决于我们特定的应用场景：

• 在规划时，组织好数据，使聚合运行在 not_analyzed 字符串而不是 analyzed 字符串，这样可以有效的利用 doc values 。
• 在测试时，验证分析链不会在之后的聚合计算中创建高基数字段。
• 在搜索时，合理利用近似聚合和数据过滤。
• 在节点层，设置硬内存大小以及动态的断熔限制。
• 在应用层，通过监控集群内存的使用情况和 Full GC 的发生频率，来调整是否需要给集群资源添加更多的机器节点

大多数实施会应用到以上一种或几种方法。确切的组合方式与我们特定的系统环境高度相关。

无论采取何种方式，对于现有的选择进行评估，并同时创建短期和长期计划，都十分重要。先决定当前内存的使用情况和需要做的事情（如果有），通过评估数据增长速度，来决定未来半年或者一年的集群的规划，使用何种方式来扩展。

最好在建立集群之前就计划好这些内容，而不是在我们集群堆内存使用 90% 的时候再临时抱佛脚。

Getting Started Videos

• Starting Elasticsearch
• Introduction to Kibana
• Logstash Starter Guide