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图解ElasticSearch原理，你可收好了! Elasticsearch 技术分析（九）：全文搜索引擎Elasticsearch，这篇文章给讲透了！ Elasticsearch 如何做到快速检索 – 倒排索引的秘密 为什么 ElasticSearch 比 MySQL 更适合复杂条件搜索 一次惊心动魄的ElasticSearch集群灾难恢复记！

1. ES 性能调优 ES 的默认配置，是综合了数据可靠性、写入速度、搜索实时性等因素。实际使用时，我们需要根据公司要求，进行偏向性的优化。 1-1. 写优化 假设我们的应用场景要求是，每秒 300 万的写入速度，每条 500 字节左右。 针对这种对于搜索性能要求不高，但是对写入要求较高的场景，我们需要尽可能的选择恰当写优化策略。 综合来说，可以考虑以下几个方面来提升写索引的性能： 加大 Translog Flush ，目的是降低 Iops、Writeblock。 增加 Index Refresh 间隔，目的是减少 Segment Merge 的次数。 调整 Bulk 线程池和队列。 优化节点间的任务分布。 优化 Lucene 层的索引建立，目的是降低 CPU...

1. （1）倒排索引到底是啥？ 要了解分布式搜索引擎，先了解一下搜索这个事儿吧，搜索这个技术领域里最入门级别的一个概念就是倒排索引。 我们先简单说一下倒排索引是个什么东西。

Meltwater 的工程师通过官方技术博客分享了他们如何运行和维护 400+ 节点的 Elasticsearch 集群。主要介绍了业务中积累的时间序列数据的特点、数据量和每日滚动索引策略，以及他们对 Elasticsearch 版本的选择（没错，目前他们使用的是 1.X，而且做了源码级的修改）、为何不选择托管的云服务、索引结构和分片规划等，最后重点介绍了他们在性能方面的努力和经验，给出了一个性能参考列表。

京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。 我们把订单数据存储在 MySQL 中，但显然只通过 DB 来支撑大量的查询是不可取的。 同时对于一些复杂的查询，MySQL 支持得不够友好，所以订单中心系统使用了 Elasticsearch 来承载订单查询的主要压力。

Elasticsearch 是基于 Lucene 实现的分布式搜索引擎，提供了海量数据实时检索和分析能力。Elastic 公司开源的一系列产品组成的 Elastic Stack，可以为日志服务、搜索引擎、系统监控等提供简单、易用的解决方案。