Elasticsearch（ES）性能好的原因主要有以下几点： 一、分布式架构 1. 水平扩展：ES 可以轻松地通过增加节点来扩展存储容量和处理能力。当数据量增加或查询负载变大时，可以简单地添加更多的服务器节点，系统会自动平衡数据和查询负载，确保性能不会因为数据增长而下降。 2. 数据分片与副本：数据被分成多个分片存储在不同的节点上，每个分片可以独立处理查询请求，从而提高查询的并行度。同时，副本的存在不仅提高了数据的可靠性，还可以在主分片出现故障时自动切换到副本分片，保证系统的可用性，并且副本分片也可以用于分担查询负载。 二、高效的数据存储和索引结构 1. 倒排索引：ES 使用倒排索引来快速定位包含特定关键词的文档。倒排索引将每个词与包含该词的文档列表关联起来，这样在进行关键词搜索时，可以快速找到相关的文档，而不需要遍历整个文档集合。 2. 基于 Lucene 的存储引擎：ES 底层基于 Lucene 库，Lucene 提供了高效的索引和查询算法。它对数据进行压缩存储，减少磁盘空间占用，同时在查询时能够快速解压和检索数据。 三、缓存机制 1. 文件系统缓存：ES 充分利用操作系统的文件系统缓存来提高数据的读取速度。经常访问的数据会被缓存在内存中，下次访问时可以直接从内存中获取，大大减少了磁盘 I/O 操作，从而提高性能。 2. 查询缓存：ES 可以缓存查询结果，对于重复的查询请求，可以直接返回缓存中的结果，而不需要再次执行查询操作。 四、优化的查询执行策略 1. 分布式查询执行：查询请求被分发到各个相关的节点上并行执行，然后将结果汇总返回给客户端。这种分布式查询执行方式可以充分利用集群的计算资源，提高查询的速度。 2. 近似聚合：对于一些聚合查询，ES 可以使用近似算法来快速返回近似结果，而不需要进行精确计算。这种方式在处理大规模数据时可以大大提高聚合查询的性能。 五、实时性支持 1. 近实时搜索：ES 能够在数据写入后很短的时间内（通常是 1 秒以内）就可以对其进行搜索。这是通过定期刷新索引和使用 translog 来保证的，新写入的数据会先写入 translog，然后在刷新时被纳入可搜索的索引中。 2. 实时更新：ES 支持对索引的实时更新，即可以在不中断搜索服务的情况下对数据进行添加、修改和删除操作。