优化Elasticsearch中的存储的策略
1. 选择合适的分片和副本数量
在Elasticsearch中，数据是分散存储在多个分片中的，而每个分片可以有一个或多个副本。分片和副本的数量直接影响到存储效率和搜索性能。选择适当的分片数量能够平衡节点负载并增加系统的容错性。通常，分片数量的选择依赖于数据量和硬件资源。比如，如果数据量很大，增加分片数量可以提高查询效率；但是过多的分片会增加集群的管理开销和资源消耗。
示例： 对于一个预计会存储TB级数据的集群，我建议设置主分片数量为30-50个，根据实际数据增长动态调整。
2. 使用合适的数据类型
在定义Elasticsearch的映射时（Mapping），选择恰当的数据类型对存储空间有很大影响。比如，对于不需要全文搜索的字段，可以使用keyword类型而不是text类型，因为keyword类型占用更少的空间并提供更快的查找效率。另外，使用integer替代long，float替代double也可以节省存储空间，如果数据范围允许的话。
示例： 在一个用户日志系统中，用户的ID字段使用了keyword类型而不是text，因为我们不需要对ID进行全文检索，这样既节省了存储空间也加快了查询速度。
3. 使用压缩技术
Elasticsearch支持对数据进行压缩，以减少存储空间的使用。可以在索引的设置中开启压缩功能（比如使用best_compression）。虽然压缩会增加CPU的负载，但对于存储压力较大的系统，这通常是值得的。
示例： 在一个大型文档存储系统中，通过启用best_compression选项，我们观察到存储空间减少了约30%，虽然增加了CPU的使用，但由于我们的CPU资源充足，这是一个划算的选择。
4. 定期清理和优化索引
Elasticsearch中的数据往往会随着时间积累，包括过时的日志数据或不再需要的索引。定期删除不需要的索引和文档可以有效减少存储使用。此外，使用Elasticsearch的forcemerge操作可以减少碎片，优化索引的存储结构。
示例： 在我们的电商平台中，我们设置了一个定期任务，每月自动删除超过一年的订单历史数据，并对现有索引执行forcemerge，这样既确保了系统的高性能，也控制了存储成本。
5. 利用冷热数据存储策略
将频繁访问的"热数据"和访问频率低的"冷数据"分开存储，可以优化存储成本和查询效率。在Elasticsearch中，可以使用不同的硬件类型来分别处理这两种数据，比如将热数据存储在高性能的SSD上，而将冷数据迁移到成本较低的HDD上。
示例： 在处理日志分析系统时，我将最近一周的日志定为热数据，存储在SSD上，而将一周以前的日志转移到HDD存储。这种策略显著降低了成本，同时保持了系统的响应速度。
通过这些策略，可以有效地优化Elasticsearch中的存储，确保系统的高效运行与成本控制。