我尝试搜索并回答我的问题，但我无法找到任何问题，这是我第一次处理大数据和弹性搜索，我试图通过在线浏览弹性搜索来学习教程，在阅读时我遇到了缩小指数的主题以及如何做到这一点，现在我知道该怎么做但不幸的是我不知道为什么我需要这样做？为什么我需要缩小索引并减少分片？这是与空间有关的变化还是什么？
答案 0 :(得分：2)
每个Elasticsearch索引都包含多个分片（默认值为5），每个分片都是一个Lucene索引。其中每一个都有开销（就内存，文件句柄而言......），但允许更多的并行化。如果您在某些时候不再需要那么多的并行化 - 想想日志的每日索引，并且在几天之后将不再有更多的写入而且只有少量读取 - 您可能希望减少数量碎片减少他们的开销。
答案 1 :(得分：0)
分片数量以下列方式与查询性能相关联：
分片大小如何影响效果？
在Elasticsearch中，每个查询在每个分片的单个线程中执行。 但是，可以并行处理多个分片，也可以多个分片 针对相同分片的查询和聚合。
这意味着没有缓存时的最小查询延迟 涉及，将取决于数据，查询的类型，以及 碎片的大小。查询大量的小碎片将使 每个分片的处理速度更快，但需要排队的任务更多 按顺序处理和处理，它不一定会更快 而不是查询较少数量的较大分片。有很多小 如果存在多个分片，则分片也可以降低查询吞吐量 并发查询。
https://www.elastic.co/blog/how-many-shards-should-i-have-in-my-elasticsearch-cluster