你还不了解的 Elasticsearch 缓存盲点。

terms 聚合的性能可能会受到所聚合字段的基数的极大影响。基数（Cardinality）是指存储在特定字段中的值的唯一性。高基数：意味着一个字段包含很大比例的唯一值。举例：电子邮件地址可能会有数千万+唯一值，属于高基数。低基数：意味着一个字段包含很多重复的值。举例：因为世界上少于200个国家，国家名称就是低基数。

本文介绍ES的分布式架构，以及ES的存储原理和写索引机制。

Elasticsearch索引自动化运维管理解析

已经有数个业务几十个索引使用了该组件维护索引。

倒排索引、正排索引、fielddata、_source、store 一网打尽！

ElasticSearch 索引 VS MySQL 索引

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滴滴ElasticSearch平台承接了公司内部所有使用ElasticSearch的业务，包括核心搜索、RDS从库、日志检索、安全数据分析、指标数据分析等等。平台规模达到了3000+节点，5PB 的数据存储，超过万亿条数据。平台写入的峰值写入TPS达到了2000w/s，每天近 10 亿次检索查询。为了承接这么大的体量和丰富的使用场景，滴滴ElasticSearch需要解决稳定性、易用性、性能、成本等诸多问题。我们在4年多的时间里，做了大量优化，积攒了非常丰富的经验。通过建设滴滴搜索平台，打造滴滴ES引擎，全方位提升用户使用ElasticSearch体验。这次给大家分享的是滴滴在写入性能优化的实践，优化后，我们将ES索引的写入性能翻倍，结合数据冷热分离场景，支持大规格存储的物理机，给公司每年节省千万左右的服务器成本。

Written By: Daniel Geng, Software Engineer | Pierre Poitevin, Senior Software Engineer| Xiaohu Li, Engineering Manager

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