大家有遇到过elasticsearch在查询千亿级别数据的时候，使用自带的排序方法很慢的问题问题吗？
用自带的排序：查询下来30秒，如果把排序去掉，查询200毫秒
看官方文档一直没找到解决办法，后来只能是将数据查出来之后在内存排序。
你说的是千亿级别，还是千万级别。
Enabling Doc Valuesedit
Doc values can be enabled for numeric, date, Boolean, binary, and geo-point fields, and for not_analyzed string fields. They do not currently work with analyzed string fields. Doc values are enabled per field in the field mapping, which means that you can combine in-memory fielddata with doc values:
PUT /music/_mapping/song
{
"properties" : {
"tag": {
"type": "string",
"index" : "not_analyzed",
"doc_values": true
}
}
}你需要优化排序的条件,es 会吧所有的数据load 到内存里去,所以,排序的如果是数字,那么缩短数字,如果是字符串,最好是不分词的字符串,你可以试试
如果是比较复杂的排序，建议使用native script的方式，性能要好些。详情见http://www.dcharm.com/?p=469
我也有排序的问题，用了function_score自定义打分，cpu扛不住