Elasticsearch最適化：グローバルスケール向け総合ガイド

Elasticsearchは、現代の検索インフラストラクチャの要となり、eコマースの製品検索からログ分析ダッシュボードまで、あらゆるものを強化しています。その分散型アーキテクチャと強力なクエリ機能により、大量のデータセットと複雑な検索要件の処理に最適です。ただし、Elasticsearchから最適なパフォーマンスを引き出すには、慎重な計画、構成、および継続的な最適化が必要です。この包括的なガイドでは、地理的な場所や業界に関係なく、Elasticsearchデプロイメントの効率とスケーラビリティを最大化するための、実践的な戦略とベストプラクティスを提供します。

Elasticsearchアーキテクチャの理解

最適化の手法に入る前に、Elasticsearchの基本的なアーキテクチャを理解することが重要です。

• ノード: Elasticsearchを実行する個々のサーバーまたは仮想マシン。
• クラスタ: データを保存およびインデックスするために連携するノードのコレクション。
• インデックス: リレーショナルデータベースのテーブルに似た、ドキュメントの論理的なグループ。
• ドキュメント: Elasticsearchのデータの基本単位であり、JSONオブジェクトとして表されます。
• シャード: インデックスはシャードに分割され、スケーラビリティと冗長性のために複数のノードに分散されます。
• レプリカ: フォールトトレランスを提供し、読み取りパフォーマンスを向上させるシャードのコピー。

効果的なElasticsearchの最適化には、パフォーマンス、スケーラビリティ、およびフォールトトレランスの間の望ましいバランスを実現するために、これらのコンポーネントを調整することが含まれます。

インデックス作成の最適化

インデックス作成とは、生データを検索可能な形式に変換するプロセスです。インデックス作成のパフォーマンスを最適化することは、レイテンシを削減し、システム全体の処理能力を向上させるために不可欠です。

1. マッピング設計

マッピングは、Elasticsearchがドキュメント内の各フィールドをどのように解釈して保存するかを定義します。適切なデータ型とアナライザーを選択すると、インデックス作成とクエリのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。

• データ型: 各フィールドに最も適切なデータ型を使用します。たとえば、完全一致に使用されるフィールドにはkeywordを、フルテキスト検索が必要なフィールドにはtextを使用します。
• アナライザー: アナライザーは、テキストフィールドをトークン化および正規化するために使用されます。適切なアナライザーの選択は、検索アプリケーションの特定の要件によって異なります。たとえば、standardアナライザーは一般的なテキスト検索の優れた出発点であり、whitespaceアナライザーは空白で区切られたトークンを含むフィールドに適しています。多言語コンテンツのステミングとストップワードの削除を改善するには、言語固有のアナライザー（例：english、spanish、french）を検討してください。

例：製品カタログのインデックスを検討してください。製品名フィールドは、検索精度を向上させるために、言語固有のアナライザーで分析する必要があります。製品IDフィールドは、完全一致のためにkeyword型としてマッピングする必要があります。

2. バルクインデックス作成

ドキュメントを個別にインデックスする代わりに、bulk APIを使用して、単一のリクエストで複数のドキュメントをインデックスします。これにより、オーバーヘッドが削減され、インデックス作成速度が大幅に向上します。bulk APIは、あらゆるデータロードプロセスに不可欠です。

例：1000個の個別のインデックスリクエストを送信する代わりに、1000個のドキュメントを単一のバルクリクエストにバッチ処理します。これにより、パフォーマンスが大幅に向上します。

3. リフレッシュ間隔

リフレッシュ間隔は、Elasticsearchが新しくインデックスされたドキュメントを検索可能にする頻度を制御します。リフレッシュ間隔を短縮すると、インデックス作成速度が向上しますが、検索レイテンシも増加する可能性があります。アプリケーションの特定の要件に基づいて、リフレッシュ間隔を調整します。即時検索可能性が重要ではない高インジェストシナリオでは、リフレッシュ間隔を-1に設定して、自動リフレッシュを無効にし、必要に応じて手動リフレッシュを実行することを検討してください。

4. インデックス作成バッファサイズ

Elasticsearchは、インデックス作成データをディスクにフラッシュする前に、メモリに保存するためのバッファを使用します。インデックス作成バッファサイズを大きくすると、インデックス作成のパフォーマンスが向上しますが、メモリ使用量も増加します。使用可能なメモリとインデックス作成のスループット要件に基づいて、インデックス作成バッファサイズを調整します。

5. Translogの耐久性

translogは、インデックス作成操作の耐久性を提供するトランザクションログです。デフォルトでは、Elasticsearchは各操作後にtranslogをfsyncするため、障害が発生した場合でもデータが失われることはありません。ただし、これはインデックス作成のパフォーマンスに影響を与える可能性があります。データ耐久性がわずかに低下する代わりに、インデックス作成速度を向上させるには、translogの耐久性をasyncに設定することを検討してください。極端な障害シナリオでは、データ損失の可能性は低いですが、依然として可能です。

クエリの最適化

クエリの最適化は、検索レイテンシを削減し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために重要です。最適化されていないクエリは、Elasticsearchクラスタ全体を停止させる可能性があります。Elasticsearchがクエリをどのように実行するかを理解し、適切なクエリタイプを使用することが、最適なパフォーマンスを実現するための鍵です。

1. クエリタイプ

Elasticsearchは、さまざまなクエリタイプを提供しており、それぞれが特定のユースケース向けに設計されています。適切なクエリタイプを選択すると、パフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。

• Termクエリ: キーワードの完全一致には、Termクエリを使用します。インデックスされた用語を検索する場合、高速かつ効率的です。
• Matchクエリ: フルテキスト検索には、Matchクエリを使用します。クエリ文字列を分析し、関連する用語を含むドキュメントを照合します。
• Rangeクエリ: 特定の値の範囲内で検索するには、Rangeクエリを使用します。数値または日付範囲に基づいてデータをフィルタリングする場合に効率的です。
• Booleanクエリ: ブール演算子（AND、OR、NOT）を使用して複数のクエリを組み合わせるには、Booleanクエリを使用します。複雑な検索条件を作成するのに役立ちます。
• Multi-Matchクエリ: 異なるブースト係数を持つ複数のフィールドを検索するには、Multi-Matchクエリを使用します。
• Wildcardクエリ: ワイルドカード（*、?）を使用してパターンを照合するには、Wildcardクエリを使用します。Wildcardクエリは、遅く、リソースを大量に消費する可能性があるため、使用する場合は注意が必要です。
• Fuzzyクエリ: スペルミスやバリエーションが含まれていても、検索用語に類似したドキュメントを見つけるには、Fuzzyクエリを使用します。

例：名前で製品を検索するには、matchクエリを使用します。価格範囲で製品をフィルタリングするには、rangeクエリを使用します。複数の検索条件を組み合わせるには、boolクエリを使用します。

2. フィルタリング

よりコストのかかるクエリを適用する前に、フィルタリングを使用して検索結果を絞り込みます。フィルタリングは通常、事前にインデックスされたデータで動作するため、クエリよりも高速です。

例：フィルタリングと検索の両方にshould句を持つboolクエリを使用する代わりに、フィルタリングにはfilter句を持つboolクエリを使用し、検索にはmust句を使用します。

3. キャッシング

Elasticsearchは、頻繁に使用されるクエリとフィルタをキャッシュして、パフォーマンスを向上させます。キャッシュヒット率を最大化し、クエリレイテンシを削減するようにキャッシュ設定を構成します。

• ノードクエリキャッシュ: ノードレベルでクエリの結果をキャッシュします。
• シャードリクエストキャッシュ: シャードレベルのリクエストの結果をキャッシュします。

読み取り負荷の高いワークロードに対してキャッシュを有効にし、使用可能なメモリに基づいてキャッシュサイズを調整します。

4. ページネーション

単一のリクエストで大量のドキュメントを取得することは避けてください。ページネーションを使用して、結果をより小さなチャンクで取得します。これにより、Elasticsearchクラスタへの負荷が軽減され、応答時間が向上します。

• SizeとFrom: sizeおよびfromパラメータを使用して、結果をページネーションします。
• Scroll API: 大量のデータセットを順番に取得するには、Scroll APIを使用します。

5. プロファイリング

ElasticsearchプロファイリングAPIを使用して、クエリのパフォーマンスを分析します。プロファイリングAPIは、Elasticsearchがクエリをどのように実行するかに関する詳細な情報を提供し、潜在的なボトルネックを特定します。この情報を使用して、クエリを最適化し、パフォーマンスを向上させます。遅いクエリを特定し、その実行計画を分析して、非効率なフィルタや欠落しているインデックスなど、改善の余地がある領域を特定します。

ハードウェアの考慮事項

ハードウェアインフラストラクチャは、Elasticsearchのパフォーマンスにおいて重要な役割を果たします。適切なハードウェアコンポーネントを選択し、適切に構成することは、最適なパフォーマンスを実現するために不可欠です。

1. CPU

Elasticsearchは、特にインデックス作成およびクエリ処理中に、CPUを大量に消費します。最適なパフォーマンスを得るには、クロック速度が高く、複数のコアを持つCPUを選択します。ベクトル処理を改善するために、AVX-512命令をサポートするCPUの使用を検討してください。

2. メモリ

Elasticsearchは、キャッシュとインデックス作成のためにメモリに大きく依存しています。Elasticsearchヒープとオペレーティングシステムキャッシュに十分なメモリを割り当てます。推奨されるヒープサイズは通常、使用可能なRAMの50％で、最大32GBです。

3. ストレージ

Elasticsearchデータを保存するために、SSDなどの高速ストレージデバイスを使用します。SSDは、従来のハードドライブと比較して、読み取りおよび書き込みのパフォーマンスが大幅に向上します。さらに高速なパフォーマンスを得るには、NVMe SSDの使用を検討してください。

4. ネットワーク

Elasticsearchノード間に、高帯域幅、低レイテンシのネットワーク接続を確保します。これは、分散検索操作にとって非常に重要です。最適なパフォーマンスを得るには、10ギガビットイーサネット以上を使用します。

クラスタ構成

Elasticsearchクラスタを適切に構成することは、スケーラビリティ、フォールトトレランス、およびパフォーマンスにとって不可欠です。

1. シャーディング

シャーディングを使用すると、データを複数のノードに分散できるため、スケーラビリティとパフォーマンスが向上します。データのサイズとクラスタ内のノード数に基づいて、適切なシャード数を選択します。シャーディングが多すぎるとオーバーヘッドが増加し、シャーディングが少なすぎるとスケーラビリティが制限される可能性があります。

経験則：シャードのサイズを20GB〜40GBにすることを目指します。

2. レプリカ

レプリカは、フォールトトレランスを提供し、読み取りパフォーマンスを向上させます。目的の冗長性レベルと読み取りスループット要件に基づいて、レプリカ数を構成します。一般的な構成は、シャードごとに1つのレプリカです。

3. ノードの役割

Elasticsearchは、マスターノード、データノード、コーディネートノードなど、さまざまなノードの役割をサポートしています。各ノードの特定の機能に基づいて、ノードの役割を割り当てます。専用のマスターノードはクラスタ管理を担当し、データノードはデータを保存およびインデックスします。コーディネートノードは、着信リクエストを処理し、適切なデータノードに分散します。

4. ルーティング

ルーティングを使用すると、ドキュメントがインデックスされるシャードを制御できます。関連するドキュメントが同じシャードに保存されるようにすることで、クエリパフォーマンスを最適化するためにルーティングを使用します。これは、関連するドキュメントの検索が必要なアプリケーションに役立ちます。

モニタリングとメンテナンス

継続的なモニタリングとメンテナンスは、Elasticsearchクラスタのヘルスとパフォーマンスを維持するために不可欠です。

1. モニタリングツール

KibanaなどのElasticsearchモニタリングツールを使用して、クラスタのパフォーマンスを追跡します。CPU使用率、メモリ使用量、ディスクI / O、クエリレイテンシなどの主要なメトリックを監視します。潜在的な問題が発生した場合に通知するようにアラートを設定します。

2. ログ分析

Elasticsearchログを分析して、エラーとパフォーマンスのボトルネックを特定します。Elasticsearch自体などのログ集約ツールを使用して、クラスタ内のすべてのノードからのログを一元化して分析します。

3. インデックス管理

インデックスを定期的に最適化および保守します。ストレージコストを削減し、クエリパフォーマンスを向上させるために、古いまたは無関係なデータを削除します。インデックスライフサイクル管理（ILM）を使用して、ロールオーバー、縮小、削除などのインデックス管理タスクを自動化します。

4. クラスタの更新

Elasticsearchクラスタを最新バージョンに更新します。新しいバージョンには、パフォーマンスの改善、バグ修正、およびセキュリティパッチが含まれていることがよくあります。ダウンタイムを最小限に抑えるために、クラスタの更新を慎重に計画および実行します。

高度な最適化テクニック

基本的な最適化テクニックに加えて、Elasticsearchのパフォーマンスをさらに向上させることができる高度な戦略がいくつかあります。

1. サーキットブレーカー

Elasticsearchは、メモリ不足エラーを防ぐためにサーキットブレーカーを使用します。サーキットブレーカーはメモリ使用量を監視し、使用可能なメモリを超える可能性のある操作を防ぎます。使用可能なメモリとワークロードの特性に基づいて、サーキットブレーカーの設定を調整します。

2. フィールドデータのロード

フィールドデータは、テキストフィールドのソートと集計に使用されます。フィールドデータをメモリにロードすると、リソースを大量に消費する可能性があります。大きなテキストフィールドのソートと集計には、フィールドデータの代わりにドキュメント値を使用します。ドキュメント値はディスクに保存され、大きなデータセットに対してより効率的です。

3. 適応レプリカ選択

Elasticsearchは、レプリカのパフォーマンスと可用性に基づいて、クエリに最適なレプリカを自動的に選択できます。トラフィックの多いシナリオでクエリパフォーマンスを向上させるには、適応レプリカ選択を有効にします。

4. インデックスソート

特定のフィールドに基づいてインデックス内のドキュメントをソートします。これにより、同じソート順序を使用するクエリのクエリパフォーマンスが向上します。インデックスソートは、クエリが時間範囲でフィルタリングすることが多い時間ベースのインデックスに特に役立ちます。

5. 強制マージ

インデックス内のセグメントを強制的にマージして、セグメント数を減らし、クエリパフォーマンスを向上させます。強制マージは、リソースを大量に消費する可能性があるため、オフピーク時に実行する必要があります。max_num_segmentsパラメータを指定して_forcemerge APIを使用して、セグメントを統合することを検討してください。

グローバルな考慮事項

グローバル環境にElasticsearchをデプロイする場合、考慮すべき追加の要素がいくつかあります。

1. 地理的分布

世界中のユーザーのレイテンシを削減し、可用性を向上させるために、複数の地理的リージョンにElasticsearchクラスタをデプロイします。クロス クラスタ レプリケーション (CCR) を使用して、異なるリージョンのクラスタ間でデータを同期します。

2. 言語サポート

Elasticsearchは、テキストデータのインデックス作成とクエリに対して広範な言語サポートを提供します。言語固有のアナライザーを使用して、さまざまな言語の検索精度を向上させます。高度なUnicodeサポートには、ICUプラグインの使用を検討してください。

3. タイムゾーン

時間ベースのデータをインデックス作成およびクエリするときは、タイムゾーンを正しく処理します。日付をUTC形式で保存し、表示するときにユーザーのローカルタイムゾーンに変換します。dateデータ型を使用し、適切なタイムゾーン形式を指定します。

4. データのローカライゼーション

Elasticsearchインデックスを設計する際には、データのローカライゼーション要件を検討してください。ユーザーのロケールまたはリージョンに基づいて、異なるインデックスにデータを保存します。これにより、クエリパフォーマンスが向上し、世界のさまざまな地域のユーザーのレイテンシが削減されます。

結論

Elasticsearchの最適化は、継続的な監視、分析、およびチューニングを必要とする継続的なプロセスです。このガイドで概説されている戦略とベストプラクティスに従うことで、規模やグローバルなリーチに関係なく、Elasticsearchの可能性を最大限に引き出し、検索アプリケーションの最適なパフォーマンスを実現できます。アプリケーションの特定の要件に合わせて最適化の取り組みを調整し、データと使用パターンが進化するにつれて構成を継続的に監視および調整することを忘れないでください。効果的な最適化は、目的地ではなく旅です。