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  • Elasticsearch搜索调优权威指南 (2/3)

    本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/AAkVdzmkgdBisuQZldsnvg
    英文原文:https://qbox.io/blog/elasticsearch-search-tuning-part-2
    作者:Adam Vanderbush
    译者:杨振涛

    目录

    1. 预索引数据
    2. 映射
    3. 避免使用脚本
    4. 强制合并只读索引

    Elasticsearch搜索调优权威指南,是QBOX在其博客上发布的系列文章之一,本文是该系列的第二篇,主要介绍了索引预处理、mapping建立、避免脚本的使用、索引段合并等搜索性能相关的调优方法。

    本文是Elasticsearch搜索调优系列文章3篇中的第2篇,第1篇参考这里(点击)。本系列教程旨在更进一步讨论针对Elasticsearch 5.0及以上版本的搜索调优技术、策略及建议。

    1.预索引数据

    为了优化数据的索引方式,应当在查询中预置一些模式。比如,如果所有文档都有一个叫 price 的价格字段,并且大部分查询在一个固定范围列表上执行 range 聚合,那么就可以通过预索引范围到索引中并使用一个 terms 聚合,来加速该聚合。

    比如有如下文档:

    curl -XPUT 'ES_HOST:ES_PORT/index/type/1
    ?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '{
     "designation": "bowl",
     "price": 13
    }'

    以及如下搜索请求:

    curl -XGET 'ES_HOST:ES_PORT/index/_search
    ?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '{
     "aggs": {
       "price_ranges": {
         "range": {
           "field": "price",
           "ranges": [
             { "to": 10 },
             { "from": 10, "to": 100 },
             { "from": 100 }
           ]
         }
       }
     }
    }'

    然后就可以在索引阶段增加一个 price_range 字段,该字段应该映射为一个关键字:

    curl -XPUT 'ES_HOST:ES_PORT/index
    ?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '{
     "mappings": {
       "type": {
         "properties": {
           "price_range": {
             "type": "keyword"
           }
         }
       }
     }
    }'
    
    curl -XPUT 'ES_HOST:ES_PORT/index/type/1
    ?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '{
     "designation": "bowl",
     "price": 13,
     "price_range": "10-100"
    }'
    

    接下来搜索请求就能聚合这个新的字段,而不是在 price 字段上执行一个范围聚合。

    curl -XGET 'ES_HOST:ES_PORT/index/_search
    ?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '{
     "aggs": {
       "price_ranges": {
         "terms": {
           "field": "price_range"
         }
       }
     }
    }'

    2.映射

    事实上,一些数值型的数据,并不意味着总是要被映射为一个数值型字段。典型的,那些存储为诸如 ISBN 之类的标识符,或者任何标识另一个数据库中记录的数字的字段,可能映射为关键字比映射为一个 integer 或 long 类型更好。

    关键字类型用于索引结构化内容,比如 email 地址、主机名称、状态码、邮政编码或标签。

    典型地用于过滤(比如查找所有已发布的博客文章)、排序以及聚合。关键字字段只可通过其精确值搜索得到。

    如果需要索引全文内容比如 email 内容或产品描述,可能就要使用一个文本字段。

    下面是一个关键字字段映射的示例:

    curl -XPUT 'ES_HOST:ES_PORT/my_index
    ?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '{
     "mappings": {
       "my_type": {
         "properties": {
           "tags": {
             "type":  "keyword"
           }
         }
       }
     }
    }'

    从 2.x 版本导入的索引是不支持关键字的;相反,它们会试图把 keyword 类型降级为 string 类型。这支持合并新的映射和旧的映射。长期存在的索引,必须在升级到6.x 版本前重建,但是映射降级提供了按自己的计划实施重建的机会。

    3.避免使用脚本

    一般来说要尽量避免使用脚本;如果必须要使用,优先选择 Painless 和表达式引擎。

    Painless 是一门简单安全的脚本语言,专门为在 Elasticsearch 中使用而设计,是 Elasticsearch 的默认脚本语言,可安全地用于内联和存储脚本。关于 Painless 语法和语言特性的更详细描述,请参考 Painless 语言规范。

    请参考 “ Painless Scripting in Elasticsearch ” 更深入地了解 Painless 脚本语言指南。

    • Lucene 表达式语言

    Lucene 表达式会把一个 javascript 表达式编译为字节码,设计用于高性能自定义评级和排序函数,并支持 inline 和默认的存储脚本。

    • 性能

    表达式相对于自定义 Lucene 代码而言有着更好的性能表现;其性能相对其他脚本引擎有更低的单文档成本:表达式更加“领先”。

    这就允许非常快的执行,尤其是比自己写的本地脚本快很多。

    • 语法

    表达式支持一个 javascript 语法子集:一个单独的表达式。参见表达式模块的文档,了解支持的操作符和函数。

    表达式脚本中可访问的变量有:

    • 文档字段,比如doc['myfield'].value
    • 字段所支持的变量和方法,比如doc['myfield'].empty
    • 传递到脚本里的参数,比如mymodifier
    • 当前文档得分,_score(仅在 script_score中使用时有效)

    表达式脚本可以用于script_score、script_fields、排序脚本以及数值型聚合脚本,只要简单地设置参数到表达式中即可。

    4.强制合并只读索引

    只读索引在合并为单一的段后将会非常受益。典型的情况是基于时间的索引:只有当前时间窗的索引会成为新文档,同时旧索引成为只读。

    强制合并 API 支持通过 API 强制合并一个或更多的索引。合并与每个分片中 Lucene索引的段数量有关。强制合并操作支持通过合并来减少段数量。

    该调用在合并完成之前将会处于阻塞状态。如果 http 连接断掉,请求将在后台继续,在前一个强制合并完成之前,所有新请求将会阻塞。

    curl _XPOST 'ES_HOST:ES_POST/twitter/_forcemer
    ge?pretty'

    强制合并 API 接受下列请求参数:

    • max_num_segments - 待合并的段数量。要完全合并索引,可设置为 1 。默认会简单检查一个合并是否需要执行,如果是,就会执行。
    • only_expunge_deletes -合并流程是否仅仅擦除包含删除的段。在 Lucene 中,一个文档并不会从一个段直接删除,只是标记为删除。在一个段合并的过程中,一个新的段可能会被创建,这个新的段并不包含那些删除。这个标记参数支持只合并有删除的段,且默认为false。注意,这并不会重写阈值 index.merge.policy.expunge_deletes_allowed。
    • flush - 强制合并后是否执行 flush,默认为 true

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    注:转载文章请先与微信号:labs2020 联系。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/vivotech/p/11130716.html
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