Elasticsearch最佳生产实践，推荐收藏！

主要观点总结

本文主要介绍了Elasticsearch的基础概念、使用规范、注意事项、常见优化以及工具使用。包括Elasticsearch的建索引规范、数据类型对比、索引与搜索效率优化、基础架构评估、分片策略、集群基本信息查看和查询语法等。

关键观点总结

关键观点1: Elasticsearch建索引规范

在建立索引时需搞清楚每个字段存在的用途，并根据字段的不同用途，不同数据类型来匹配合适的Elasticsearch中的数据类型。

关键观点2: 数据类型对比

Elasticsearch中的数据类型包括string、long、integer、short、byte、double、float、half_float、scaled_float、date、boolean等，每种类型的使用场景和存储方式都不同。

关键观点3: 索引与搜索效率优化

包括index.refresh_interval、Use bulk requests、id采用自动生成、按需查询、深度分页等优化策略，提高索引和搜索效率。

关键观点4: 基础架构评估

包括master-eligible node、data node、coordination node、ingest node、machine learning node等节点类型的角色和部署策略。

关键观点5: 分片策略

包括分片数量多少合适、副本分片数量建议、分片大小多少合适以及如何避免单分片过大等策略。

关键观点6: 集群基本信息查看

使用Elasticsearch的cat命令来查看集群中各种运行情况的相关信息，包括cat aliases、cat allocation、cat count等。

关键观点7: 查询语法

包括v表示显示详细信息、help用于输出其他一些列的信息、Numeric formats单位格式化输出、sort排序等查询语法。