小编工作中负责业务的一个服务端系统，使用了 Elasticsearch 服务做数据存储，业务运营人员反馈，用户在使用该产品时发现，用户后台统计的订单笔数和导出的订单笔数不一致！ 交易订单笔数

在公司的实际业务场景中，初始化数据是个避不过去的话题。比如项目上线初期，将数据库的商品数据同步到搜索引擎 ElasticSearcgh 、缓存 Redis 或者其它的数据库。

Elasticsearch性能优化思路 Elasticsearch是个非常依赖文件缓存的一个数据库，优化主要有两个思路，一个是优化搜索的逻辑，一个优化缓存。 搜索逻辑的优化，可以考虑使用合理的索引设置

首先，我们介绍了Elasticsearch（ES）的倒排索引，这是一种用于快速检索的数据结构。其次，我们了解了ES集群的架构，包括主节点、数据节点和协调节点的功能和作用。然后，我们探讨了中文分词器的选

京东物流 康睿 姚再毅 李振 刘斌 王北永 说明：以下全部均基于elasticsearch 8.1 版本 一.跨集群检索 - ccr 跨集群检索的背景和意义 跨集群检索定义 跨集群检索环境搭建 官网文

伴随政府采购业务的快速发展，政采云的商品数据量也在快速膨胀，其中由 ES 进行提供的商品检索服务压力，也越来越大。由于商品模型中基础商品和交易商品的定义，导致商品本身的量会相对一般的电商场景多出一倍。

伴随整个政采云搜索业务的发展，商品总量也从千万级别快速膨胀到亿级别，伴随商品量的增长，带来的是索引体积的快速膨胀，进而导致ES 集群面临越来越严重的 io 读取瓶颈。

ElasticSearch是一个实时的分布式搜索与分析引擎，常用于大量非结构化数据的存储和快速检索场景，具有很强的扩展性。纵使其有诸多优点，在搜索领域远超关系型数据库，但依然存在与关系型数据

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