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
当积攒到一定程度后,将他们批量写入一个新的段(Segment)。ES 对向量也是采用相同的处理方式,所以可以做到向量实时的插入跟检索。但这种方式,也会产生较多的小段,不同段之间的向量无法连接起来,导致查询效率低下。ES 会在集群运行过程中缓慢地持续进行底层段的 Merge,同时我们也建议业务在低峰期可以定期调度一些段...
SegmentSize:指段的实际大小,单位为字节。 minMergeSize:小于这个值的段会被分到一组,这样可以加速小片段的合并。 maxMergeSize:若有一段的文本数量大于此值,就不再参与合并,因为大段合并会消耗更多的资源。 段合并相关的动作主要有以下两个: 对索引中的段进行分组,把大小相近的段分到一组,主要由LogMergePo...
SegmentSize:指段的实际大小,单位为字节。 minMergeSize:小于这个值的段会被分到一组,这样可以加速小片段的合并。 maxMergeSize:若有一段的文本数量大于此值,就不再参与合并,因为大段合并会消耗更多的资源。 段合并相关的动作主要有以下两个: 对索引中的段进行分组,把大小相近的段分到一组,主要由 LogMergePolic...
继发Elasticsearch学习总结之一:lucene的索引结构的文章之后,今天抽空再来总结之二,lucene的segment(段),再讲segment之前,先讲讲LSM(Log Structured Merge Trees)即日志结构合并树。 什么是LSM LSM是当前被用在许多产品的文件结构策略:HBase,Cassandra,LevelDB,SQLite,甚至在mangodb3.0中也带了一个可选的LSM引擎(Wired...
注意本次未做merge,共373个segment。索引共有10个shard,如果做merge,应该是10个segment 5.1.1 其中 vem最小,先尝试只预加载这个文件 POST tilake_test_final/_close PUT /tilake_test_final/_settings { "index": { "store": { "preload": ["vem"] ...
使用GET _cat/segments/index?v&h=shard,segment,size,size.memory,ip及GET _cat/shards?v,查看索引的1号shard的信息。 从结果可以看到索引的1号shard中存在比较大的segment,且doc数量比正常的副shard多。由此可以判断负载不均与segment大小不均有关。
在**段合并策略**里有提到,当增加index.refresh_interval的值时,生成大段(large segment)有可能使allowedSegCount变小,导致合并更频繁,这样出现并发限流的几率更高。可以通过增加index.translog.flush_threshold_size(默认512 MB)的设置,提高每次清空触发(flush)时积累出更多的大段(larger segment)。刷新(flush)频率...
size segment size in bytes 段大小,以字节为单位 size.memory segment memory in bytes 段内存大小,以字节为单位 committed is segment committed 段是否已提交 searchable is segment searched 段是否可搜索 version version 版本 compound is segment compound compound模式 shards 显示索引分片信息 GET _cat/shards?
3. 登录Kibana控制台,在开发工具中执行以下命令,查看shard,并根据其中segment信息分析问题所在,确认负载不均与segment大小不均有关。 GET_cat/segments/index?v&h=shard,segment,size,size.momery,ipGET _cat/shards?v 3、解决方案 参考以下两种方法其中一种解决问题: ...