Elasticsearch|MySQL用得好好的，为什么要转ES?( 三 ) 来源：京东技术（jingdongjishu）

当前订单系统ES采用的是默认Refresh配置，故对于那些订单数据实时性比较高的业务，直接走数据库查询，保证数据的准确性。
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2、避免深分页查询
ES集群的分页查询支持from和size参数，查询的时候，每个分片必须构造一个长度为from+size的优先队列，然后回传到网关节点，网关节点再对这些优先队列进行排序找到正确的size个文档。
假设在一个有6个主分片的索引中， from为10000 ， size为10 ，每个分片必须产生10010个结果，在网关节点中汇聚合并60060个结果，最终找到符合要求的10个文档。
由此可见，当from足够大的时候，就算不发生OOM ，也会影响到CPU和带宽等，从而影响到整个集群的性能。所以应该避免深分页查询，尽量不去使用。
3、FieldData与Doc Values
FieldData
线上查询出现偶尔超时的情况，通过调试查询语句，定位到是跟排序有关系。排序在es1.x版本使用的是FieldData结构， FieldData占用的是JVM Heap内存， JVM内存是有限，对于FieldData Cache会设定一个阈值。
如果空间不足时，使用最久未使用（LRU）算法移除FieldData ，同时加载新的FieldData Cache ，加载的过程需要消耗系统资源，且耗时很大。所以导致这个查询的响应时间暴涨，甚至影响整个集群的性能。针对这种问题，解决方式是采用Doc Values 。
Doc Values
Doc Values是一种列式的数据存储结构，跟FieldData很类似，但其存储位置是在Lucene文件中，即不会占用JVM Heap 。随着ES版本的迭代， Doc Values比FieldData更加稳定， Doc Values在2.x起为默认设置。
总结架构的快速迭代源于业务的快速发展，正是由于近几年到家业务的高速发展，订单中心的架构也不断优化升级。而架构方案没有最好的，只有最合适的，相信再过几年，订单中心的架构又将是另一个面貌，但吞吐量更大，性能更好，稳定性更强，将是订单中心系统永远的追求。
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