在这里我们就可以将commit point理解成ArrayList,segment就是一个个小的数组。然后将其组合成ArrayList。假如你知道Java1.8的ConcurrentHashMap的分段锁相信你理解这个分段就很容易了。 1.3、几个容易混淆的概念 在es中“索引”是分片(shard)的集合,在lucene中“索引”从宏观上来说就是es中的
elasticsearch作为开源的搜索存储引擎,依赖的一个重要数据结构就是inverted index,内容相当宠大,而且建立过程耗时。 一、如何存储inverted index? 1、inverted 必须保存在磁盘中,以便可以重复使用。 2、elastic是基于lucene来构建的,在lucene的世界里,inverted index 就是存放于disk的一块不可变更的segment。 二、如何高效...
内存中的段:Elasticsearch会定期执行刷新操作(Refresh),内存中缓冲区的内容将复制到内存中新创建的 Segment 中, 结果,新数据可用于搜索,此时段仍在内存中。这个过程会产生一个叫 Lucene flush 的操作生成段。通常 buffer 里的内容被写入到 Segment 里去,有三个条件: 由索引中的设置所指定的 refresh_interval 启动...
translog_ops_percent 恢复的translog操作的百分比 Segment命令 以下是一些常用的ElasticSearch Segment命令: cat segments cat segments 命令用于查看索引的段信息 GET /_cat/segments/.monitoring-es-7-2024.01.23?v index 索引名称 shard 分片名称 prirep 主分片还是副本分片 ip 所在节点ip segment segments段名 genera...
Segment的创建和维护是Elasticsearch进行索引和搜索操作的核心机制之一。 Segment的主要作用是提高搜索和索引的效率。当我们执行搜索操作时,Elasticsearch会并行搜索多个Segment,然后将结果合并返回给用户。这种并行搜索的方式能够大大加速搜索过程。而在进行索引操作时,Elasticsearch会根据需要将文档写入到相应的Segment中。这种...
es是一个准实时的搜索框架,这就意味着,从索引一个文档直到文档能够被搜索到有一个轻微的延迟,也就是 index.refresh_ interval ,默认值是1秒,适当的增加这个值,可以避免创建过多的segment(segment是最小的检索单元)。 2.7 配置慢查询日志 通过在 Elasticsearch 中启用 slowlogs 来识别运行缓慢的查询。slowlogs 专门...
段合并(segment merge) 每次refresh都产生一个新段(segment),频繁的refresh会导致段数量的暴增。段数量过多会导致过多的消耗文件句柄、内存和CPU时间,影响查询速度。基于这个原因,Lucene会通过合并段来解决这个问题。但是段的合并会消耗掉大量系统资源,尤其是磁盘I/O,所以在Elasticsearch 6.0版本之前对段合并都有“限流...
Elasticsearch的Segment设计是为了平衡数据处理和搜索速度，它将数据缓冲在内存中，直到达到刷新周期才写入Segment。这样可以减少IO操作，但可能导致数据丢失。为保证数据可靠性，Elasticsearch使用Translog记录所有操作，但只有在配置的条件满足时才将数据同步到磁盘，因此需要理解Translog和fsync参数的配置以确保数据...
我们已经知道在elasticsearch中每个shard每隔1秒都会refresh一次,每次refresh都会生成一个新的segment,按照这个速度过不了多久segment的数量就会爆炸,所以存在太多的segment是一个大问题,因为每一个segment都会占用文件句柄,内存资源,cpu资源,更加重要的是每一个搜索请求都必须访问每一个segment,这就意味着存在的segment越多,...
ES底层是基于Lucene，最核心的概念就是Segment(段)，每个段本身就是一个倒排索引。ES中的Index由多个段的集合和commit point(提交点)文件组成。提交点文件中有一个列表存放着所有已知的段，下面是一个带有1个提交点和3个段的Index示意图：1.png2、Doc写入2.1 写入缓存Doc会先被搜集到内存中的Buffer内，这个...