Het optimaliseren van je Elasticsearch query cache configuratie vereist een goede afstemming op je datavolume, querypatronen en resourcegebruik. Hieronder een analyse en aanbevelingen op basis van jouw situatie: ### Huidige configuratie - **Cache grootte:** 1 GB - **Verversingsinterval:** 15 minuten - **Data volume:** 100 miljoen producten - **Query patronen:** veel filter- en range queries --- ### Analyse 1. **Cache grootte (1 GB):** - Bij een dataset van 100 miljoen documenten is 1 GB vaak onvoldoende om een groot deel van veelgebruikte filters en range queries te cachen. - De cache wordt mogelijk snel gevuld door minder relevante of unieke queries, waardoor de cache-efficiëntie afneemt. 2. **Verversingsinterval (15 minuten):** - Dit interval kan te lang zijn als je data vaak verandert of als je real-time resultaten verwacht. - Voor een stabiele dataset zonder frequente mutaties is dit meestal acceptabel. 3. **Query patronen:** - Veel filter- en range queries kunnen profiteren van caching, vooral als dezelfde filters vaak worden herhaald. - Echter, als filters zeer variabel zijn of zelden herhaald, helpt cache minder. --- ### Aanbevelingen #### 1. **Optimaliseer cache grootte** - **Vergroot de cache** als je merkt dat veel herhaalde queries niet in de cache passen en telkens opnieuw worden geëvalueerd. - **Gebruik monitoring tools** (zoals Elasticsearch's _stats API) om cache-hit/miss ratios te beoordelen. - Voor grote datasets is het mogelijk dat je cache minimaal 5-10% van de query workload moet dekken, afhankelijk van de frequentie van herhaalde filters. #### 2. **Cache op query-niveau** - Overweeg gebruik te maken van **query_result_cache** (indien beschikbaar) of **index filters** die vaker worden gebruikt. - Als je veel dezelfde filter- en range queries hebt, zorg er dan voor dat deze queries expliciet worden gestructureerd zodat ze beter profiteren van de cache. #### 3. **Gebruik filter context en cached filters** - Zet veelgebruikte filters om in **cached filters** of **filter context**, zodat Elasticsearch ze sneller kan hergebruiken. - Bijvoorbeeld, door filters in de query te plaatsen die expliciet worden gecached. #### 4. **Query optimalisatie** - Vermijd te complexe of zeer variabele range/filter queries zonder herhaling. - Gebruik **doc values** en **filter cache** optimaal, en minimaliseer het gebruik van scripts of onnodige aggregaties die het cachegebruik verminderen. #### 5. **Overweeg sharding en segmentering** - Een goede sharding- en segmentatie strategie kan ervoor zorgen dat zoekopdrachten efficiënter worden uitgevoerd en minder cache-ruimte vereisen. #### 6. **Monitor en pas aan** - Gebruik Elasticsearch's monitoring tools om cache-hit en miss ratios, en geheugengebruik te volgen. - Pas de cache-instellingen aan op basis van de daadwerkelijke workload en prestaties. --- ### Samenvatting - **Vergroot de cache** indien mogelijk, vooral voor veelvoorkomende filters. - **Optimaliseer query-structuur en filters** zodat ze beter gecached kunnen worden. - **Gebruik monitoring om een goede balans te vinden** tussen cachegrootte, geheugengebruik en zoekprestaties. - Overweeg dat voor grote datasets en veel variabele query's, caching beperkt kan worden en meer focus op query- en indexoptimalisatie gelegd moet worden. --- Heeft u meer details over specifieke filters of querypatronen? Daarmee kan ik gerichtere adviezen geven.

Op basis van uw configuratie en use case (100 miljoen producten, veel filter- en range queries) hier mijn analyse en aanbevelingen: ## Huidige Configuratie Analyse - **Cache grootte**: 1GB is waarschijnlijk onvoldoende voor 100 miljoen producten - **Verversingsinterval**: 15 minuten is redelijk, maar kan geoptimaliseerd worden ## Aanbevelingen voor Optimalisatie ### 1. Cache Grootte Optimalisatie ```json { "indices.queries.cache.size": "2GB", "indices.queries.cache.count": 1000 } ``` **Reden**: Voor 100 miljoen producten en veel filter queries heeft u meer cache capaciteit nodig. Start met 2GB en monitor de cache hit ratio. ### 2. Node-level Query Cache Configuratie ```json { "node.queries.cache.size": "10%", "node.queries.cache.max_size": "4GB" } ``` Stel een percentage van heap in met een maximum om geheugen fragmentatie te voorkomen. ### 3. Index-specifieke Optimalisaties ```json { "index.queries.cache.enabled": true, "index.queries.cache.all_segments": false } ``` Alleen warme segments cachen voor betere efficiëntie. ### 4. Field Data Cache Optimalisatie ```json { "indices.fielddata.cache.size": "30%", "indices.breaker.fielddata.limit": "40%" } ``` Belangrijk voor range queries en aggregaties. ### 5. Refresh Interval Aanpassing ```json { "index.refresh_interval": "30s" } ``` Verhoog naar 30 seconden voor minder cache invalidatie bij veel updates. ### 6. Monitoring en Fine-tuning ```bash # Monitor cache statistieken GET /_stats/query_cache?human GET /_nodes/stats/indices/query_cache?human ``` ### 7. Query Optimalisaties - Gebruik `constant_score` voor filter queries - Vermijd `script` queries in filters - Gebruik `keyword` fields voor exacte matches ### 8. Geheugen Management ```json { "bootstrap.memory_lock": true, "indices.memory.index_buffer_size": "10%" } ``` ## Monitoring Metrics - **Cache hit ratio**: Streef naar >85% - **Eviction rate**: Moet laag blijven - **Memory usage**: Monitor JVM heap pressure Begin met deze aanpassingen en monitor de performance gedurende 24-48 uur. Pas daarna eventueel verder aan op basis van de werkelijke cache statistieken.