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可以用手机建设网站吗,做网站niche,建设网络强国要有什么,咸宁抖音seo收费标准Elasticsearch性能优化：缓存、堆内存与性能权衡策略 在使用Elasticsearch时，性能优化是一个关键问题。合理利用缓存、平衡JVM堆内存与操作系统缓存，以及在不同场景下做出合适的性能权衡，都能显著提升系统的性能和效率。 1. 过滤器执行选项 在运行过滤器时，有三种主要选…Elasticsearch性能优化：缓存、堆内存与性能权衡策略在使用Elasticsearch时，性能优化是一个关键问题。合理利用缓存、平衡JVM堆内存与操作系统缓存，以及在不同场景下做出合适的性能权衡，都能显著提升系统的性能和效率。1. 过滤器执行选项在运行过滤器时，有三种主要选项：-缓存到过滤器缓存：当过滤器会被重复使用时，将其缓存到过滤器缓存中是个不错的选择。这样可以避免重复计算，提高后续相同过滤器的执行速度。-不缓存：如果过滤器不会被重复使用，那么不进行缓存可以节省内存空间。-在字段数据上运行术语和范围过滤器：当有大量术语时，尤其是该字段的字段数据已经加载的情况下，这种方式效果较好。例如，在对tags字段进行术语聚合后，后续对同一组标签的术语过滤器会更快，因为字段数据已经加载。2. 分片查询缓存分片查询缓存适用于在静态数据上重复使用整个搜索请求的场景。与过滤器缓存不同，它维护的是整个请求与其在分片级别的结果之间的映射。2.1 缓存限制从1.4版本开始，分片级别的缓存结果仅限于命中总数（而非命中本身）、聚合和建议。在1.5版本及以后，分片查询缓存仅在查询的search_type设置为count时有效。2.2 缓存有效性分片查询缓存的条目针对性很强，不同的查询或聚合可能导致缓存未命中。而且