Om je Elasticsearch-index te optimaliseren voor zoekprestaties en schaalbaarheid, is het belangrijk om je huidige configuratie te evalueren en gerichte verbeteringen voor te stellen. Hier is een analyse en aanbevelingen op basis van jouw beschrijving: Huidige configuratie: - Aantal shards: 5 - Standaard analyzer - Tekstvelden zonder keyword subvelden Analyse: 1. Sharding: - 5 shards kunnen geschikt zijn voor een bepaalde datavolume en query-belasting, maar de optimale shard-aantal hangt af van je data en gebruiksbehoeften. - Te veel shards kunnen leiden tot overhead en trage zoekprestaties, terwijl te weinig shards de schaalbaarheid beperken. 2. Analyzers: - Het gebruik van de standaard analyzer is meestal geschikt voor algemene tekst, maar kan beperkingen hebben voor specifieke talen of zoekfunctionaliteiten. 3. Mapping: - Tekstvelden zonder keyword subvelden beperken je mogelijkheid tot exacte matches en aggregaties. - Gebrek aan keyword subvelden kan de flexibiliteit en prestaties bij bepaalde zoekopdrachten verminderen. Aanbevelingen: 1. Sharding: - Evalueer je datavolume en query-belasting om het aantal shards te optimaliseren. - Overweeg om het aantal shards te verminderen indien je index kleiner wordt of minder resources hebt, bijvoorbeeld naar 1-3 shards voor kleinere datasets. - Bij grote datasets, overweeg het gebruik van index lifecycle management en automatische shard-allocatie. 2. Mapping en analyzers: - Definieer aangepaste analyzers voor specifieke talen of gebruiksscenario’s om zoekresultaten te verbeteren. - Voeg keyword subvelden toe aan tekstvelden, bijvoorbeeld: ``` "field_name": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword" } } } ``` - Dit maakt zowel full-text zoekopdrachten als exacte matches mogelijk en verbetert de prestaties. 3. Tekstvelden optimaliseren: - Overweeg het gebruik van multi-fields zodat je zowel full-text als keyword-zoekmogelijkheden hebt zonder extra mapping. - Gebruik bijvoorbeeld `fields` zoals hierboven beschreven. 4. Index- en zoekprestaties: - Gebruik filters in plaats van full-text zoekopdrachten waar mogelijk, omdat filters sneller zijn. - Overweeg het gebruik van docvalues voor velden die je vaak in aggregaties of filters gebruikt. 5. Overwegingen voor schaalbaarheid: - Plan voor horizontale schaalbaarheid door index-sharding en nodes. - Implementeer index lifecycle policies voor het archiveren of verwijderen van oude data. Kort samengevat: - Pas het aantal shards aan op basis van je datavolume. - Implementeer keyword subvelden voor tekstvelden. - Overweeg aangepaste analyzers voor taalspecifieke optimalisaties. - Gebruik filters en docvalues voor betere zoekprestaties. - Blijf monitoren en optimaliseren op basis van workload en datavolume. Indien je meer details hebt over je datavolume, querypatronen of specifieke zoekfunctionaliteiten, kan ik gerichtere adviezen geven.

Zeker, hierbij een analyse van uw huidige Elasticsearch-configuratie en concrete aanbevelingen voor verbetering. ### Analyse Huidige Configuratie Uw huidige opstelling heeft enkele fundamentele beperkingen: 1. **Sharding:** 5 primaire shards is een standaardwaarde, maar is niet per se optimaal voor uw specifieke dataset en queryload. 2. **Analyzer:** De `standard` analyzer is een goede allrounder maar mist de fijnmankering voor taal-specifieke zoekervaringen (zoals Nederlands). 3. **Mapping:** Het ontbreken van `keyword` subvelden (`fields`) op tekstvelden belemmert nauwkeurige aggregaties, sortering en exact-match zoekopdrachten. --- ### Aanbevelingen voor Verbetering Hier zijn de aanbevelingen, opgesplitst per categorie: #### 1. Mapping Optimalisatie Dit is de belangrijkste en meest impactvolle verbetering. **Probleem:** Zonder `keyword` velden kunt u niet efficiënt sorteren, facetten (aggregaties) maken of op exacte waarden zoeken. **Oplossing:** Gebruik **multi-field mappings**. Dit laat u een veld op twee manieren indexeren: één voor full-text zoeken en één voor exacte waarden. **Voorbeeld mapping voor een `title` veld:** ```json { "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text", // Voor full-text zoekopdrachten "fields": { "keyword": { // Voor exacte matches, sortering, aggregaties "type": "keyword", "ignore_above": 256 // Onderdrukt het indexeren van zeer lange strings voor efficiëntie } } }, "category": { "type": "keyword" // Ideaal voor velden met een vaste set waarden (categorieën, tags, status) } // ... andere velden } } } ``` **Gebruik:** * Full-text zoeken: `{"query": {"match": {"title": "zoekterm"}}}` * Sorteren/Aggregeren op exacte waarde: `{"aggs": {"categories": {"terms": {"field": "title.keyword"}}}}` #### 2. Analyzer Optimalisatie **Probleem:** De `standard` analyzer herkent Nederlandse taalpatronen niet optimaal (zoals samenstellingen: "zoekopdracht" vs "zoek" + "opdracht"). **Oplossing:** Gebruik een **Nederlandse taalanalyzer**. Deze kan woorden terugbrengen naar hun stam (*stemming*) en onzijdige woorden (*stopwords*) negeren. **Stap 1:** Definieer een custom analyzer in uw index settings. **Stap 2:** Pas deze toe op uw Nederlandse tekstvelden. **Voorbeeld configuratie:** ```json { "settings": { "analysis": { "filter": { "dutch_stop": { "type": "stop", "stopwords": "_dutch_" // Gebruik de ingebouwde Nederlandse stopwords lijst }, "dutch_stemmer": { "type": "stemmer", "language": "dutch" // Reduceert woorden tot hun wortelvorm (stam) } }, "analyzer": { "dutch_analyzer": { // Naam van je custom analyzer "tokenizer": "standard", "filter": [ "lowercase", // Zet alles om naar kleine letters "dutch_stop", // Verwijdert stopwoorden (de, het, een, etc.) "dutch_stemmer" // Past stemming toe ] } } } }, "mappings": { "properties": { "dutch_text_field": { "type": "text", "analyzer": "dutch_analyzer", // Gebruik de custom analyzer voor indexeren "fields": { "keyword": {"type": "keyword"} } } } } } ``` #### 3. Sharding Strategie **Probleem:** 5 shards is een one-size-fits-all benadering. Te veel shards leidt tot overhead, te weinig beperkt de schaalbaarheid. **Oplossing:** Kies het aantal shards op basis van uw **huidige en toekomstige datasetgrootte**. * **Stel een doel:** Houd de shardgrootte idealiter tussen **10GB en 50GB**. * **Berekening:** Schat de uiteindelijke grootte van uw index. Als u verwacht 100GB aan data te hebben, zijn 2-5 shards (100GB / 5 shards = ~20GB/shard) een goed uitgangspunt. Voor 500GB data zijn 10 shards beter. * **Let op:** Het aantal **primaire** shards kan *niet* worden gewijzigd na indexcreatie. U moet een nieuwe index maken met het juiste aantal shards en uw data daarheen verplaatsen (bijv. met de `_reindex` API of een alias-swap). * **Replica Shards:** Gebruik replica shards (`number_of_replicas`) voor lees-schaalbaarheid en fouttolerantie. Deze kunnen wel altijd worden aangepast. **Aanbeveling:** Begin conservatief. Voor de meeste use cases is **1 primaire shard per 20-30GB aan verwachte data** een uitstekende richtlijn. Voor een nieuwe index waarvan de uiteindelijke grootte onbekend is, is 1 primaire shard vaak een perfecte start. --- ### Samenvatting en Actieplan 1. **Creëer een Nieuwe Index:** U kunt de mapping en settings niet fundamenteel wijzigen in een bestaande index. Maak een nieuwe index (bijv. `mijnindex-v2`) met de optimale configuratie. 2. **Definieer Custom Analyzers:** Implementeer de `dutch_analyzer` voor alle Nederlandstalige tekstvelden. 3. **Pas Multi-Field Mapping To:** Zorg dat alle `text` velden een `keyword` subveld hebben voor exacte operaties. 4. **Kies Shards op Maat:** Bepaal een realistisch aantal primaire shards op basis van uw dataschatting. 5. **Hernoem en Herindexeer:** Gebruik de `_reindex` API om data van de oude naar de nieuwe index te kopiëren. 6. **Gebruik Aliassen:** Wijzig een alias (bijv. `mijnindex`) om van de oude naar de nieuwe index te wijzen. Dit zorgt voor zero-downtime updates. Door deze stappen te volgen, verbetert u de zoekrelevantie voor Nederlandse tekst, de prestaties van aggregaties en sortering, en de lange-termijn schaalbaarheid van uw Elasticsearch-cluster aanzienlijk.