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腾讯云Elasticsearch 优化Lucene性能：高性能缓存的读写锁解决方案
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
Elasticsearch基于Lucene构建，通过动态映射功能为用户自动检测和映射新字段。对于低基数字段，建议使用“keyword”字段执行term/terms查询，使用“long”字段执行范围查询。优化BKD树是解决低/中基数字段问题的方案之一，可以减少CPU负载和查询延迟。通过解决底层问题，可以开发出更有效的解决方案。
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关键要点
- Elasticsearch基于Lucene构建，支持动态映射功能，自动检测和映射新字段。
- 低基数字段通常使用数字表示，Elasticsearch将其推断为'long'数据类型，并使用BKD树索引。
- 随着数据量增长，低基数字段的查询可能导致CPU使用率高和系统负载增加。
- 在批量数据操作中，CPU负载过重的问题更加明显。
- 将'long'字段转换为'keyword'字段可以降低集群负载和查询延迟，但过程可能耗时较长。
- 建议在执行term/terms查询时使用'keyword'字段，而在范围查询时使用'long'字段。
- 用户常常未意识到低基数字段上使用'long'字段的性能影响，依赖动态映射选择数据类型。
- 优化BKD树是解决低/中基数字段问题的方案之一，有助于减少CPU负载和查询延迟。
- 通过解决底层问题，可以更好地理解锁争用的根本原因，并开发出更有效的解决方案。
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