Elasticsearch 内存配置应用案例

• 你主要做全文检索吗？考虑给 Elasticsearch 4 - 32 GB 的内存， 让 Lucene 通过操作系统文件缓存来利用余下的内存。那些内存都会用来缓存 segments，带来极速的全文检索。
• 你需要更多的排序和聚合？而且大部分的聚合计算是在数字、日期、地理点和 非分词字符串上？你很幸运，你的聚合计算将在内存友好的 doc values 上完成！ 给 Elasticsearch 4 到 32 GB 的内存，其余部分为操作系统缓存内存中的 doc values。
• 你在对分词字符串做大量的排序和聚合（例如，标签或者 SigTerms，等等）不幸的是，这意味着你需要 fielddata，意味着你需要堆空间。考虑在单个机器上运行两个或多个节点，而不是拥有大量 RAM 的一个节点。仍然要坚持 50％ 原则。

笔者在工作中的实际应用案例

• 日志的ES属于（日志级别的查询） 1
• 业务的ES属于（数据级别的查询） 2

备注：具体可参考官网

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/heap-sizing.html