2019獨角獸企業重金招聘python工程師標準》
在elaticsearch裡面，路由功能算是乙個高階用法，大多數時候我們用的都是系統預設的路由功能，我們知道乙個es索引可以分多個shard和每個shard又可以有多個replia，那麼現在思考乙個問題，我們新增進去的資料，是如何分布在各個shard上面的，而查詢時候它是又怎麼找到特定的資料呢。
預設情況下，索引資料的分片規則，是下面的公式：
shard_num = hash(_routing) % num_primary_shards但有時候，我們會有另外一種情況，比如說儲存一年的資料，如果按hash去索引，那就是分布非常均勻，這樣的話無論查詢什麼資料都會去所有的shard上查詢，如果資料量比較大，那麼響應速度就比較慢，但這時，我們通過調查發現，一年12個月的資料本身分布並不均勻，有幾個月的資料偏多，有幾個月的資料偏少，理想情況下，資料偏少的月，查詢效能應該更快，但如果是基於hash分片，那麼我們並不能實現這種需求，因為hash分片，查詢時候必須要命中所有shard之後，查詢的結果才是準的，這樣以來，每次查詢都要掃瞄所有shard，比如我已經知道資料本身就是1月份的，那其實最好的情況下，只查詢1月的資料就行，而不需要把一年的資料都掃瞄一遍，導致最終的結果就是慢的更慢，快的也慢，所以我們要針對性的做優化。
那麼如何優化，其實思路也比較明確了，那就是按照月份分割槽，每乙個月的資料都存在指定的分割槽中，如果是mysql那就是每個月份一張表，然後查詢時候，直接查詢對應月份的資料即可，在es和solr中原理也大致如此，唯一不同的地方在於es和solr都比較方便的支援了路由欄位的設定而如果是資料庫，則需要自己通過中介軟體的方式來搞定，比如說mycat等。
下面來介紹如何在es中使用路由字段，先看乙個官網給的簡單的例子：
put my_index/my_type/1?routing=user1&refresh=true
get my_index/my_type/1?routing=user1
當然，路由字段本身，也是可以被查詢的，看下面的**：
get my_index/_search
}}
get my_index/_search?routing=user1,user2
}}
put my_index2}}}
put my_index2/my_type/1
routing_missing_exception最後接著說開頭的例子，如果某個月資料量偏大，全部路由到乙個shard裡面依然效能有問題，es也提供了 同乙個路由的字段的資料可以被分配到多個shard上，注意這是是多個shard，而不是所有shard，當然這裡面有一定 限制一般情況下，不建議使用這種模式。
對solr中路由感興趣的朋友，可以檢視我以前寫的文章：
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