Natuurlijk! Hier is een uitgebreide strategie voor het optimaliseren van de prestaties van je Elasticsearch-indices, afgestemd op de datatypes tekst en numeriek: 1. Indexinstellingen a. Sharding en Replication - Pas het aantal primaire shards aan op basis van de verwachte datasetgrootte en querybelasting. Bijvoorbeeld, voor grote datasets met veel gelijktijdige zoekopdrachten, overweeg meer shards. - Houd het aantal replica's in balans voor fouttolerance en zoekprestaties. Meer replica's kunnen de zoekprestaties verbeteren zonder de index te belasten. b. Refresh en Merge - Verlaag de refresh-interval tijdens bulk-invoegingen (bijvoorbeeld `index.refresh_interval: -1`) en zet deze na de bulk-operatie terug op normaal (bijvoorbeeld `1s`) om schrijfprestaties te verbeteren. - Overweeg optimalisatie van segmentmarges met `index.merge.policy` en `index.codec`. 2. Mappings en Datastructuur a. Tekstvelden - Gebruik `text` datatype voor volledige tekstzoekopdrachten. - Stel een geschikte analyzer in, bijvoorbeeld een standaard analyzer of een custom analyzer met stemmings- en stopwoordfilters voor betere zoekresultaten. - Voeg keyword subvelden toe voor exacte match queries (`keyword` datatype). Voorbeeld: ```json { "properties": { "titel": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } } } } ``` b. Numerieke velden - Gebruik de juiste numerieke datatypes (`integer`, `long`, `float`, `double`, `scaled_float`). - Voor grote gehele getallen gebruik `long` of `integer`. - Voor decimale getallen, gebruik `float` of `double`. - Overweeg `scaled_float` voor grote of precieze decimalen met schaalfactoren. 3. Prestatieoptimalisatietechnieken a. Query-optimalisatie - Gebruik filters in plaats van queries waar mogelijk, omdat filters niet relevantie-gewogen en cachebaar zijn. - Maak gebruik van `doc_values` (standaard voor niet-tekstvelden) voor snelle aggregaties en sorteringen. - Vermijd het gebruik van wildcard- en regex-zoekopdrachten op grote tekstvelden. b. Caching en Filters - Maak gebruik van filter caches door filters te gebruiken die vaak worden herhaald. - Overweeg het instellen van `request_cache` op zoekopdrachten die vaak hetzelfde zijn. c. Data Modellering - Vermijd overbodige velden en nested documenten tenzij nodig. - Normaliseer data waar mogelijk om duplicatie te minimaliseren en zoekprestaties te verbeteren. d. Monitoring en Tuning - Gebruik Elasticsearch Monitoring-tools om querylatentie, resourcegebruik en indexprestaties te volgen. - Pas indexinstellingen aan op basis van de monitoringsgegevens. 4. Overige Aanbevelingen - Gebruik aliasen en index lifecycle management (ILM) om indices efficiënt te beheren en te upgraden. - Overweeg het gebruik van index templates om consistente instellingen en mappings te garanderen bij het aanmaken van nieuwe indices. Samenvattend: door gerichte indexinstellingen, juiste mappings afgestemd op je datatypes, en het toepassen van performancegerichte technieken zoals filters, caching en monitoring, kun je de prestaties van je Elasticsearch-indices optimaliseren voor zowel tekst- als numerieke data. Heeft u specifieke voorbeelden of verdere details nodig?

Zeker, hier is een uitgebreide strategie voor het optimaliseren van Elasticsearch-prestaties voor tekst- en numerieke datatypes: ## 1. Index Settings Optimalisatie ### Algemene Index Instellingen ```json { "index.number_of_shards": "3-5 (afhankelijk van data volume)", "index.number_of_replicas": "1-2 (voor productie)", "index.refresh_interval": "30s", "index.translog.durability": "async", "index.translog.sync_interval": "5s" } ``` ## 2. Mappings Strategie per Datatype ### Tekst Velden Optimalisatie ```json { "properties": { "hoofd_tekst_veld": { "type": "text", "analyzer": "standard", "search_analyzer": "standard", "norms": false, "index_options": "positions" }, "snel_zoek_tekst": { "type": "text", "analyzer": "standard", "norms": false, "index_options": "docs" }, "keyword_veld": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } } ``` ### Numerieke Velden Optimalisatie ```json { "properties": { "integer_veld": { "type": "integer", "doc_values": true, "index": true }, "float_veld": { "type": "float", "doc_values": true, "index": true }, "long_veld": { "type": "long", "doc_values": true } } } ``` ## 3. Specifieke Optimalisatietechnieken ### Voor Tekst Data: - **Gebruik keyword velden** voor exacte matches (filtering, aggregaties) - **Schakel norms uit** bij tekstvelden die niet voor scoring worden gebruikt - **Pas index_options aan** naar "docs" voor niet-frase zoekopdrachten - **Implementeer multi-fields** voor verschillende zoekbehoeften: ```json "titel": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword" }, "zoek": { "type": "text", "analyzer": "standard" } } } ``` ### Voor Numerieke Data: - **Gebruik de juiste datatype** (integer vs long vs float) - **Schakel doc_values in** voor aggregaties en sorting - **Overweeg scaled_float** voor decimale getallen met vaste precisie - **Gebruik range queries** i.p.v. term queries voor numerieke filters ## 4. Index Template Configuratie ```json { "index_patterns": ["jouw-index-*"], "template": { "settings": { "number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 1, "refresh_interval": "30s" }, "mappings": { "dynamic_templates": [ { "strings_as_keywords": { "match_mapping_type": "string", "mapping": { "type": "keyword" } } } ] } } } ``` ## 5. Query Optimalisatie ### Tekst Queries: - Gebruik `match` queries i.p.v. `term` queries voor geanalyseerde tekst - Implementeer `match_phrase` voor exacte zinsdelen - Gebruik `bool` queries met `filter` context voor betere caching ### Numerieke Queries: - Gebruik `range` queries met `filter` context - Implementeer `terms` queries voor multiple value matching - Combineer numerieke filters in `bool` queries ## 6. Hardware en Cluster Optimalisatie - **SSD storage** voor betere I/O prestaties - **Voldoende heap memory** (max 50% van beschikbaar RAM) - **Configureer thread pools** gebaseerd op workload - **Monitor segment merging** en pas merge policy aan ## 7. Monitoring en Onderhoud - **Regelmatige force merge** op read-heavy indices - **Verwijder oude data** met index rollover - **Monitor slow logs** voor query optimalisatie - **Gebruik ILM (Index Lifecycle Management)** voor automatisch beheer ## 8. Best Practices Samenvatting 1. **Tekst data**: Kies tussen text (full-text search) en keyword (exact matches) 2. **Numerieke data**: Optimaliseer voor range queries en aggregaties 3. **Mapping**: Definieer expliciete mappings voor betere prestaties 4. **Sharding**: Balanceer tussen parallelle verwerking en overhead 5. **Query structuur**: Gebruik filter context waar mogelijk voor caching Deze strategie zal de prestaties significant verbeteren voor zowel tekstuele zoekopdrachten als numerieke berekeningen en filtering.