ElasticSearch索引数据优化的方法
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1. 索引数据优化
搜索引擎（以ES为例），是将一个查询拆分为最细粒度的单位条件之后，按照单位条件检索倒排索引得到单位结果集，然后对所有单位结果取交集得到最终的查询结果，也就是说虽然一个查询看起来只返回了10条记录，但是有可能其中间结果是（100w）∩（100w）∩（100w）＝10，所以看起来满足条件的结果很少，但是查询性能却上不去。
这时要优化性能，我们需要做的就是尽量减少中间结果集大小，让取交集的时间尽可能短：
冷热隔离
查询倒排表是搜索引擎在执行查询时必需要做的，单个条件得到的结果集（id set）越小，当然loop执行获取交集的时间越短，所以大致上查询性能与索引数据量的大小成正比。
当索引数据量变大之后，按照二八定律，80%的查询落在最热的20%数据上，那么将这20%数据单独放到一个热索引，可以有效减少单条件结果集大小，从而提高查询性能；
ElasticSearch也会利用缓存来提高排序性能，比如fielddata，如果一个查询命中了未缓存的冷字段，系统会自动加载该字段内容（fielddata）到内存，所以就冷查询来说，通常带排序的查询要远远慢于普通查询，如果做到冷热隔离，命中热索引的冷查询加载fielddata的时间会大大减少，就算是冷查询也能基本满足低rt的查询需求。
水平拆分
冷热隔离有时候并不一定能完美解决业务需求，比如店内搜索，商品编辑很多，冷热交替频繁，而且80%的店铺商品量都不大。
对于此类数据，有个明显的特点是所有的查询都带有店铺属性，也就是只查询单店铺内的数据，这时候就可以考虑索引水平拆分了，按照店铺维度将所有的商品数据拆分为n个子索引。
这样原本一次查询需要加载全部字段数据（fielddata），就可以变为只加载店铺所在的某个子索引的字段数据（1/n），所耗费的资源能下降几个数量级，另外单条件匹配倒排索引得到的结果集也可以缩小到原本的1/n，能够滤掉很多其它店铺的数据（对于本次查询来说就是废数据）。
当然拆分策略可以视具体的业务而定，比如也可以按照时间范围来拆分。
另外补充一点，之所以没有垂直拆分是因为搜索引擎没有办法做在线join操作，要实现join需要自己动手取不同索引的数据做交集，如果跨度范围大或者带了排序条件，那么跨索引的查询基本是无解。
引擎配置
配置调优一般是搜索引擎性能优化的第一步，这里又可以分为server配置和索引配置两方面：
server配置
Lucene系的搜索引擎都是跑在jvm上的，所以合适的jvm启动参数对搜索引擎的表现有着重要的影响，如果分配的heap内存很大则更是如此，这里我就抛砖引玉把我们目前用到的一些jvm参数列一下，理念也就是尽量控制garbage内存在ygc时就回收掉，控制临时的大对象不进入old区（当然优化查询让这些临时大对象少生成也是一方面，下文会讲到）：
-XX:MaxGCPauseMillis=2000
-XX:+PrintGCDateStamps
-XX:+G1PrintHeapRegions
-XX:+UnlockDiagnosticVMOptions
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions
-XX:+PrintAdaptiveSizePolicy
-XX:G1HeapRegionSize=32m
-XX:G1ReservePercent=15
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=60
在集群规模扩大之后，将各个node按角色拆分为master/data/client也是需要做
的，将全集群的状态同步/选举过程等任务剥离到master，将结果聚合（内存开销很大）/客户端连接交互（http协议如果有大量短连接创建/销毁，开销也很大）等任务剥离到client，尽量减轻data node的负载（查询/索引执行过程都是data node负责的），以提高服务性能。
针对ElasticSearch，其缓存配置和breaker配置也需要根据业务应用场景调整，比如写多读少并且索引量比较大的场景可以适当降低filter cache大小，调高field data大小（尽量让加载到内存的字段内容保留，冷加载一次field data是有比较大开销的，而且失效的field data eviction也会加重gc的负担）；
而读多写少并且索引量也比较小的场景就可以降低field data的大小，调高filter的比例（提高缓存复用率）；
breaker配置最好写定比例，尽量让缓存不要在堆内存互相挤兑，避免加重gc负担。
索引配置
索引配置比较灵活，粒度也比较细，当我们查询索引时其实都是查询某个时间的一个快照数据，只有index searcher重载一次索引文件，这期间（两次reopen index searcher之间）对索引进行的操作才会可见，这段时间也叫做刷新时间（refresh_interval）；
需要注意的是重载索引文件（reopen index searcher）的开销很大，所以一般搜索引擎都是提供近实时的查询服务，以减少重载索引文件的次数，降低系统负载，有个案例：曾经将一个索引的刷新时间从1s调整到5s，整个搜索响应时间从200ms降低到20ms以内，效果可见一斑。
字段配置是索引配置的一方面，简而言之就是能不索引的就不索引，能不存到引擎的就不存，也要避免出现大面积的稀疏数据分布，目的就是减少资源消耗／减小索引文件大小，以提高内存使用率，降低merge时间（索引文件需要定期merge，清理碎片文件）；
有条件也可以指定查询routing，让某个查询能够直接命中特定的shard，而不必去所有shard收集数据，减少等待时间；
到5.x版本，ES还是可以配置一个索引包含多个type的，实际上同一个索引的多个type物理上是存储在同一个索引文件目录内，也就是共享同一批索引文件，仅仅是通过隐藏的_uid/_type字段来区分。
那么问题来了，如果某个type的数据量远远大于其他type，数据量最大的type就会成为其他type性能表现的瓶颈（merge受影响，如果字段不相同还会导致稀疏数据问题，浪费宝贵的mem资源）。
因此生产中我们是禁止一个索引包含多个type的，而在ES6.x版本预告中也表示7.0版本中将使用默认type，不再允许同一个索引配置多type了。
顺便提一句：多type在字段映射（mapping）上也有所限制，同名字段必须使用相同的类型 。
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