ElasticSearch 8，2024年最新关于大数据开发性能优化的几点建议

在大数据开发性能优化方面，有几个关键点可以考虑：

1. 索引设计优化：合理设计字段映射、分片数、副本数等，以便于优化查询性能。
2. 查询优化：使用合适的查询类型，如bool查询、function\_score查询等，以及适当的过滤条件，减少不必要的数据检索。
3. 分页优化：避免深度分页，使用search\_after进行有效分页，或者使用scroll API进行批量处理。
4. 数据预处理：在写入Elasticsearch之前进行数据预处理，如去重、归一化等，以减少存储和查询负担。
5. 资源管理：合理配置Elasticsearch节点的资源（如内存、CPU），避免资源瓶颈。
6. 使用Elasticsearch Aggregations：适当使用聚合查询来简化数据分析和处理。
7. 监控和调优：定期监控集群性能指标，进行实时调优。
8. 使用Elasticsearch的X-Pack高级功能：包括监控、安全、graph等。

代码示例（使用Elasticsearch DSL进行查询优化）：

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch_dsl import Search
 
es = Elasticsearch()
 
s = Search(using=es, index='your_index')
s = s.query("match", title="Elasticsearch")
s = s[0:10]  # 分页优化，使用from_size进行深度分页时替换为search_after
response = s.execute()

请根据具体场景和Elasticsearch版本选择和调整这些建议。