在实际使用 Elasticsearch 时，我们需要把数据导入到 Elasticsearch 集群中。我们tgcode可以使用 Beats，Logstash 或者客户端把数据进行导入。有时面对大量的数据进行导入时，我们有什么办法来提高导入的速度呢？在今天的文章中，我们来讲一些比较实用的技巧。希望对你的工作有所帮助。

1）调整 refresh interval

根据你的系统要求调整 refresh_interval（默认 1 秒）。在很多的情况下，我们甚至可以把 refresh_interval 设置为 -1，这样可以最大限度地提高导入数据的速度。作为一个规则，当 refresh_interval 值越大，导入速度就会提高的越快。当我们把它设置为 -1 时，refresh 就被终止。

我们可以通过如下的方法来设置 refresh_interval：

PUT my_index/_settings
{
"index.refresh_interval": -1
}

一旦完成数据的导入工作后，我们可以再把 refresh_interval 设置为我们所想要的值。

2）禁用副本
你可以按照此官方指南禁用副本并根据你的要求进行设置。

PUT /my-index-000001/_settings
{
  "index" : {
    "number_of_replicas" : 0
  }
}

一旦完成对数据的摄入，我们再把number_of_replicas 设置为我们所想要的值。

3）自动 ID 字段

不要设置文档的 “_id” 字段。 如果没有必要，最好让 Elasticsearch 自动设置 “_id”。一旦设置文档的 _id，那么每次导入数据时会检查该 _id 的文档是否存在tgcode，然后决定是更新或是创建新的文档。这个检查的过程浪费时间。

4）使用Multiple Workers/Threads

使用多个 workers / threads 来索引。如果我们使用 Filebeat，我们也可以在 filebeat.yml 中设置 worker。

5）使用官方客户端

使用“官方”Elasticsearch 客户端，因为它们旨在优化连接池并保持活动状态。

6）避免频繁更新

避免频繁更新（对同一文档），因为每次更新都会在 Elasticsearch 中创建一个新文档并将旧文档标记为已删除。 这可能会导致有多个已删除的文档和更大的段大小，它们在段合并过程中并不总是合并。 要解决此问题，你可以在用于调用索引 API 的应用程序（例如用 Java 或 Python 编写的搜索服务）中收集所有这些更新，以便 1) 删除不必要的更新（例如多个更新以计数器字段），以及 2）只向 Elasticsearch 发送一些更新。

7）仔细设计索引映射

设计索引映射时要小心。 不用于搜索的字段不要对它进行索引（默认为 true），这样会减少tgcode Elasticsearch 的倒排索引大小，节省字段的分析成本。我们可以参考文章 “Elasticsearch：inverted index，doc_values 及 source” 来控制一个字段或者一个 object 的索引。

如果我们已经知道数据的所有字段，那么事先定义好 mapping，并禁止动态修改 mapping。详细阅读，请参阅 “Elasticsearch：Dynamic mapping”。

8）谨慎使用分词器

在你的领域谨慎使用分析仪； 一些分析器（ngram 等）占用大量资源，会降低索引速度并显着增加大型文本字段的索引大小。

9）使用 Wait_For 参数

如果你的某些要求是立即搜索索引文档，那么在索引时使用 wait_for 参数而不是显式刷新。

10)使用 bulk API

使用批量 API 来索引多个文档，而不是单独索引多个文档。 批量 API 的性能取决于大小，而不是请求中的文档数量。

11)使用 SSD

使用 SSD 代替磁盘以加快段合并过程。

当然能充分提供摄入速度的方案有很多。有些云厂商也推出了自己的解决方案。这里就不一一赘述！