Om de efficiëntie van je Elasticsearch-gegevensophaling te verbeteren, kun je de volgende strategieën toepassen: 1. Gebruik van Gerichte Filters: - Vermijd volledige tekstzoekopdrachten waar mogelijk; gebruik filters zoals term, terms, range en exists die sneller zijn en cacheerbaar. - Plaats filters vóór je query's om de zoekruimte te verkleinen. 2. Maak Gebruik van Indexering en Mapping: - Optimaliseer je mappings door alleen de benodigde velden te indexeren. - Gebruik juiste datatypes (bijvoorbeeld keyword voor exacte matches in plaats van text). 3. Gebruik van Selectieve Velden: - Maak gebruik van _source filtering (source filtering) om alleen de benodigde velden op te halen, vermindert dataverkeer en verwerkingstijd. 4. Vermijd Overbodige of complexe query's: - Houd query's eenvoudig en vermijd nested of script-queries tenzij noodzakelijk. - Gebruik de Multi-Search API om meerdere query's tegelijk uit te voeren, indien mogelijk. 5. Index Structuur en Sharding: - Pas het aantal shards aan op basis van je datavolume en querypatronen; te veel shards kunnen overhead veroorzaken. - Overweeg het gebruik van aliasen en index-rotatie voor gestructureerde data. 6. Caching: - Maak gebruik van query cache en filter cache door herhaalde queries te optimaliseren. - Houd rekening met cache-instellingen in je cluster. 7. Monitor en Optimaliseer: - Gebruik Elasticsearch Monitoring tools om langzame queries te identificeren. - Pas je queries en indexering aan op basis van prestatiegegevens. 8. Overweeg het gebruik van Search Templates: - Voor veelgebruikte query's kun je templates gebruiken voor snellere en consistente uitvoering. Door deze strategieën toe te passen, verbeter je de query-efficiëntie, verkort je de latency en garandeer je een optimale toegang tot je gegevens.

Zeker, hier zijn praktische aanbevelingen om je Elasticsearch query-efficiëntie te verbeteren: ### 1. Query Optimalisatie - **Gebruik filter context** waar mogelijk: Filters zijn cached en sneller dan query-clausules. Bijv.: ```json "query": { "bool": { "must": [...], // Voor relevantescores "filter": [...] // Voor exacte matches (géén scoring, wel gecached) } } ``` - **Vermijd wildcard queries aan het begin** (`*zoekterm`) - deze zijn extreem traag - **Gebruik `term` queries** voor exacte matches in plaats van `match` waar mogelijk - **Limiteer `_source` velden** met `"_source": ["veld1", "veld2"]` om data transfer te reduceren ### 2. Index Design Optimalisatie - **Gebruik geschreven datatypes** (bijv. `keyword` voor exacte matches, `integer` voor getallen) - **Pas mapping aan** met `"index": false` voor velden die niet gefilterd/gezocht worden - **Overweeg multi-fields** voor verschillende zoektypes: ```json "veldnaam": { "type": "text", "fields": { "keyword": {"type": "keyword"} } } ``` ### 3. Caching Strategieën - **Query response caching** inschakelen voor herhaalde queries - **Aggregatie caching** gebruiken voor herhaalde aggregaties - **Shard request cache** optimaliseren via index instellingen ### 4. Performantie Tips - **Gebruik paginering** met `search_after` i.p.v. `from/size` voor diepe paginering - **Vermijd `script` queries** in productie waar mogelijk - **Gebruik `runtime_fields`** voor eenmalige berekeningen i.p.v. tijdens indexering - **Monitor slow logs** om problematische queries te identificeren ### 5. Index Settings ```json { "settings": { "number_of_shards": 3, // Aanpassen op basis van data volume "number_of_replicas": 1, "refresh_interval": "30s" // Verlagen schrijfsnelheid, verhoogt query snelheid } } ``` ### 6. Monitoring & Analyse - Gebruik Kibana's **Search Profiler** om query prestaties te analyseren - Monitor **indices stats** voor cache hit rates en query tijden - Gebruik **Explain API** om relevatiescores te begrijpen Begin met het implementeren van filters en het beperken van `_source` velden - dit geeft vaak de grootste directe winst. Test altijd wijzigingen in een ontwikkelomgeving eerst!