Elasticsearch性能优化：Doc Values实战指南

Elasticsearch性能优化：Doc Values实战指南

引用

CSDN

等

11

来源

1.

https://blog.csdn.net/weixin_39973810/article/details/139633215

2.

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/es-ingestion-overview.html

3.

https://severalnines.com/blog/elasticsearch-performance-optimization/

4.

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/documents-indices.html

5.

https://www.explinks.com/blog/deep-dive-into-elasticsearch-query-optimization-using-profile-tool-api-for-performance-enhancement/

6.

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/data-streams.html

7.

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-fields.html

8.

https://opster.com/guides/elasticsearch/how-tos/elasticsearch-increase-search-speed/

9.

https://www.geeksforgeeks.org/elasticsearch-performance-tuning/

10.

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping.html

11.

https://www.oschina.net/news/300388/elasticsearch-8-14-2-released

在Elasticsearch中，Doc Values是一个重要的性能优化特性，它通过列式存储的方式显著提升了查询效率。本文将深入探讨Doc Values的工作原理、配置方法以及最佳实践，帮助你在实际项目中充分发挥其性能优势。

Doc Values是Elasticsearch中用于存储字段值的列式存储结构。与传统的倒排索引不同，Doc Values将相同字段的值存储在一起，形成一个列，这使得在进行排序、聚合和脚本操作时能够更高效地读取和处理数据。

1. 高效的数据访问：列式存储使得CPU缓存行能够加载更多有用数据，减少磁盘I/O操作，从而提升查询性能。

2. 数据压缩：Doc Values支持多种压缩算法，如GCD、Delta、Fixed Bitpacking等，能够有效减少存储空间占用。

3. 适用于复杂查询：对于需要大量数据扫描的排序和聚合操作，Doc Values能够提供显著的性能提升。

1. 启用与禁用

默认情况下，大多数字段类型（如数值、日期、布尔值等）都会自动启用Doc Values。但是，对于一些不需要排序或聚合的字段，可以通过设置doc_values: false来节省存储空间。

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_field": {
        "type": "keyword",
        "doc_values": false
      }
    }
  }
}

2. 压缩算法选择

Elasticsearch提供了多种压缩算法，可以根据具体场景选择最适合的算法：

• GCD（Greatest Common Divisor）：适用于整数字段，能够有效压缩具有共同因子的数据。
• Delta：适用于递增或递减的整数序列。
• Fixed Bitpacking：适用于范围有限的整数字段。

可以通过index.codec参数来配置压缩算法：

{
  "settings": {
    "index.codec": "best_compression"
  }
}

3. 内存管理

虽然Doc Values能够提升查询性能，但也会占用额外的内存。可以通过以下参数来控制内存使用：

• indices.memory.index_buffer_size：设置索引缓冲区大小，影响Doc Values的写入性能。
• indices.memory.min_shard_index_buffer_size：设置最小分片索引缓冲区大小。

1. 合理选择字段类型：对于不需要排序或聚合的字段，可以禁用Doc Values以节省存储空间。

2. 定期优化索引：使用_optimize API定期优化索引，可以提升Doc Values的读取性能。

3. 监控资源使用情况：通过Kibana或Elasticsearch自带的监控工具，定期检查内存和磁盘使用情况，确保资源充足。

4. 测试与调优：在生产环境中部署前，务必在测试环境中充分测试各种配置参数，找到最适合的优化方案。

在某大型电商平台的搜索系统中，通过启用Doc Values并选择合适的压缩算法，将商品搜索和过滤操作的响应时间从200ms降低到50ms，同时减少了30%的存储空间占用。

通过本文的介绍，相信你已经对Elasticsearch中的Doc Values有了深入的了解。在实际应用中，合理配置和优化Doc Values能够显著提升系统的查询性能和资源利用率。记住，性能优化是一个持续的过程，需要根据具体场景和需求不断调整和测试。