Elasticsearch - 将文档拆分为单独索引的含义

Question

假设我有来自不同客户群的100,000个文档，这些文档的格式与相同类型的信息相同。

来自各个客户群的文档会在一天中的不同时间刷新。我被建议给每个客户组他们自己的索引，所以当我在本地刷新我的个人客户索引时，我可以为该客户创建一个新索引并删除该客户的旧索引。

将数据拆分为多个索引并使用别名查询有什么影响？具体做法是：

• 是否会增加我的服务器硬盘要求？
• 是否会增加我的服务器RAM要求？
• 通过查询别名来查询所有索引，弹性搜索的搜索速度会慢吗？

感谢您提供任何帮助或建议。

Answer 1

每个索引在所有级别都有一些开销，但通常很小。对于100,000个文档，我会质疑拆分的必要性，除非这些文档非常大。通常，每个添加的索引都将：

1. 需要一定数量的RAM用于插入缓冲区和其他与索引相关的任务

2. 相对于更大的单个索引，它在磁盘上拥有自己的合并开销

3. 如果查询跨越多个索引，由于结果合并，在查询时提供一些延迟增加

有很多因素可用于确定其中是否有任何重要因素。如果你有很多RAM和几个CPU和SSD，那么你可能没问题。

我建议您构建一个尽可能使用最少分片数的解决方案。这可能意味着一个（或至少只有几个）索引。