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elasticsearch aggregation 缓存

在工作中遇到一个问题,按照6个维度进行聚合,响应校验,平均需要300ms。看了相关资料后,采用以下方式解决: 启用数据压缩 transport.tcp.compress: true 2. 使用缓存 curl -XPUT 'localhost:9200/yourIndex/_settings' -d' { "index.requests.cache.enable": true } ' 并设置缓存占JVM堆的大小 indices.requests.cache.size: 5% 最后在请求总加入 setRequestCache(true).setSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH); 注意,使用DFS_QUERY_THEN_FETCH 缓存不会生效。 最终响应时间在30ms,少了一个数量级。 本文转自whk66668888 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/12597095/1947542

elasticsearch 算分脚本

可以将上一章的脚本,放到elasticsearch/config/scripts 目录下,比如命名为my_script.groovy。 然后使用下面的代码进行调用: "script_score" : { "script" : { "file" : "my_script" } } 这个文件夹的文件60s更新一次,可以随时增加或者删除. script_score 官方网站上存在性能问题,建议使用Native Java Scripts,下次我们将介绍它 本文转自whk66668888 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/12597095/1942728

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