Elasticsearch底层索引控制

es.png

如何使用不同评分公式及其特性
如何使用不同的倒排表格式极其特性
如何处理准实时搜索、实时读取、以及搜索器重新打开之后的动作
配置搜索事务日志以满足应用需求,并查看它对部署的影响

欢迎访问本人博客:http://wangnan.tech

如何使用不同评分公式及其特性

2012年Apache lucene 4.0发布之后,用户便可以改变默认的基于TF/IDF的评分算法了,这是因为lucene的API做了一些改变,使得用户能轻松地修改和扩展该评分公式

新增的相似度模型:

  • Okipi BM25模型
    • 一种基于概率模型的相似度模型,可用于估算文档与给定查询匹配的概率
    • 在短文本文档上的效果最好,因为这种场景中重复词项对文档的总体得分损害较大
  • 随机偏离模型(Divergence from randomness)
    • 是一种基于同名概率模型相似度的模型
    • 随机偏离模型在类似自然语言的文本上效果较好
  • 基于信息的模型(Infomation based)
    • 与随机偏离模型类型,也在类似自然语言的文本上拥有较好的效果

为每个字段配置相似度模型

我们希望name字段使用BM25模型,我们需要添加similarity字段

如何使用不同的倒排表格式极其特性

lucene 4.0的另外一个显著改变就是允许用户改变索引文件编码方式,在此之前,只能通过修改lucene内核代码来实现,而lucene 4.0出现后,它提供了灵活的索引方式,允许用户改变倒排索引的写入方式

为什么用户需要修改lucene索引写入格式?理由之一是性能

为每个字段配置编解码器

需要在字段配置文件中添加一个postings_format属性,并将具体的编解码器所对应的属性值赋给它

有哪些倒排表格式

  • default
    • 默认的格式,该格式提供了储存字段和词向量压缩功能
  • puling
    • 该编码器将包含大量不同值的字段的倒排表编码为词项数组
    • 这会减少lucene在搜索文档时的查找操作,可以提高这种字段的搜索速度
  • direct
    • 在读索引阶段将词项载入词典,且词项在内存中为未压缩状态,
    • 能提升常用字段的查询性能,但也需要谨慎使用,非常消耗内存
  • memory
    • 改解编码器将所有数据写入磁盘
  • bloom_default
    • 是default编码器的一种扩展
    • 用户快速判断某个值是否存在

如何处理准实时搜索、实时读取、以及搜索器重新打开之后的动作

在索引期新文档会写入索引段,索引段是独立的lucene索引,这意味着查询时可以与索引并行的,只是不会有新增的索引段被添加到可被搜索的索引段集合之中

Apache lucene通过创建后续的segment_N文件来实现此功能,且该文件列举了索引中的索引段,这个过程称之为提交(committing)

Lucene以一种安全的方式来执行该操作,能确保索引更改以原子操作方式写入索引

尽管我们向索引中添加了文档,但它并没有执行提交commit操作,

lucene使用了一个叫做searcher的抽象类类执行新索引段的加入

searcher重新打开的过程叫做刷新(refresh)

在例子中可以使用下面的命令:

curl -xGET localhost:9200/test/_refresh

更改默认的刷新时间

可以更改elasticsearch中的index.refresh_interval参数或者使用配置更新相关的api

刷新操作是耗资源的,因此刷新间隔时间越长,索引速度越快

如果需要长时间高速建索引,并且在建索引结束之前暂时不执行查询,那么可以考虑将index.refresh_interval参数设置为-1.然后在建索引结束以后再将改参数恢复为默认值

事务日志

lucene 能保证索引的一致性,但是这并不能保证当往索引中写数据失败时不会损失数据,;另外,频繁提交操作会导致严重的性能问题

elasticsearch通过使用 事务日志(transaction log)来解决这些问题,它能保存所有未提交的事务,而es会不时创建一个新的日志文件用于记录每个事务的后续操作,当有错误发生时就会检查事务日志,必要是会再次执行某些操作,以确保没有丢失任何更改的信息

事务日志中的信息与存储介质之间的同步,称为事务日志刷新(flushing)

除了自动的事务日志刷新以外,也可以使用对应的api

curl -XGET localhost:9200/flush

事务日志相关配置

  • index.translog.flush_threshold_period 该参数的默认值为30分钟,它控制了强制自动事务日志刷新的时间间隔
  • index.translog.flush_threshold_ops
    该参数确定了一个最大操作数,在上一次事务日志刷新以后,当索引更改操作次数超过了该参数值时,强制进行事务日志刷新操作,默认为5000
  • index.trans.flush_threshold_size
    该参数确定了事务日志的最大容量,当容量大于等于该参数值,就强行进行事务日志刷新操作,默认为200MB
  • index.translog.disable_flush
    禁用事务日志刷新

(注:内容整理自《深入理解elasticsearch》)

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 157,373评论 4 361
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 66,732评论 1 290
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 107,163评论 0 238
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,700评论 0 202
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,036评论 3 286
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,425评论 1 211
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,737评论 2 310
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,421评论 0 194
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,141评论 1 239
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,398评论 2 243
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 31,908评论 1 257
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,276评论 2 251
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 32,907评论 3 233
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,018评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,772评论 0 192
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,448评论 2 269
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,325评论 2 261

推荐阅读更多精彩内容