elasticsearch索引index之merge底层机制的合并讲解

merge是lucene的底层机制，merge过程会将index中的segment进行合并，生成更大的segment，提高搜索效率。segment是lucene索引的一种存储结构，每个segment都是一部分数据的完整索引，它是lucene每次flush或merge时候形成。每次flush就是将内存中的索引写出一个独立segment的过程。所以随着数据的不断增加，会形成越来越多的segment。因为segment是不可变的，删除操作不会改变segment内部数据，只是会在另外的地方记录某些数据删除，这样可能会导致segment中存在大量无用数据。

搜索时，每个segment都需要一个reader来读取里面的数据，大量的segment会严重影响搜索效率。而merge过程，会将小的segment写到一起形成一个大的segment，减少其数量。同时重写过程会抛弃那些已经删除的数据。因此segment的merge是有利于查询效率的。

elasticsearch的merge其实就是lucene的merge机制。merge过程是lucene有一个后台线程，它会根据merge策略来决定是否进行merge，一旦merge的条件满足，就会启动后台merge。merge策略分为两种，这也是大多数大数据框架所采用的，segment的大小和segment中doc的数量。

以这两个标准为基础实现了三种merge策略：TieredMergePolicy、LogDocMergePolicy 及LogByteSizeMergePolicy。elasticsearch这一部分就是对这三种合并策略的封装，并提供了对于的配置。它的实现方式如下所示：

底层mergeprovider实现了对三种合并策略的初始化和配置，并通过getMergePolicy()方法对外提供。这三种合并策略中LogDocMergePolicy是根据doc数量进行合并，其它两种都是根据segment的大小，只是TieredMergePolicy合并过程是分层进行，它会把小于某一值的所有segment合并成一个大的segment，然后再一次进行。

以上是合并策略，除了合并策略还有一个要说的就是合并线程。前面说过，merge是通过独立线程完成的，lucene对于线程策略也有两种，一种是顺序，另外一种就是并发。

顺序合并策略会阻止索引的进行，因此多数情况先不会使用，而并发合并则是和index过程同时进行，这样不会影响索引和搜索。elasticsearch同样通过provider的形式提供这两种合并线程配置。

merge能够通过减少segment数量来提高搜索速度。但是merge的过程会对索引吞吐量及搜索速度有一定的影响，因此需要配置适当的合并策略参数。对于资源不足的环境，最好禁止自动merge，选择空闲时段手动进行merge。

以上就是elasticsearch索引index之merge底层机制的合并讲解的详细内容，更多关于elasticsearch索引index merge合并的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • elasticsearch索引index之engine读写控制结构实现

    elasticsearch索引index之engine读写控制结构实现

    目录 engine的实现结构 Engine类的方法: 如index方法的实现: 总结 engine的实现结构 elasticsearch对于索引中的数据操作如读写get等接口都封装在engine中,同时engine还封装了索引的读写控制,如流量.错误处理等.engine是离lucene最近的一部分. engine的实现结构如下所示: engine接口有三个实现类,主要逻辑都在InternalEngine中. ShadowEngine之实现了engine接口的部分读方法,主要用于对于索引的读操作.

  • elasticsearch索引index之Translog数据功能分析

    elasticsearch索引index之Translog数据功能分析

    目录 跟大多数分布式系统一样,es也通过临时写入写操作来保证数据安全.因为lucene索引过程中,数据会首先据缓存在内存中直到达到一个量(文档数或是占用空间大小)才会写入到磁盘.这就会带来一个风险,如果在写入磁盘前系统崩溃,那么这些缓存数据就会丢失.es通过translog解决了这个问题,每次写操作都会写入一个临时文件translog中,这样如果系统需要恢复数据可以从translog中读取.本篇就主要分析translog的结构及写入方式. 这一部分主要包括两部分translog和tanslogF

  • elasticsearch索引index之Mapping实现关系结构示例

    elasticsearch索引index之Mapping实现关系结构示例

    目录 Mapping的实现关系结构 parse方法 部分Field Mapping的实现关系结构 Lucene索引的一个特点就filed,索引以field组合.这一特点为索引和搜索提供了很大的灵活性.elasticsearch则在Lucene的基础上更近一步,它可以是 no scheme.实现这一功能的秘密就Mapping.Mapping是对索引各个字段的一种预设,包括索引与分词方式,是否存储等,数据根据字段名在Mapping中找到对应的配置,建立索引.这里将对Mapping的实现结构简单分析,

  • Elasticsearch Recovery索引分片分配详解

    Elasticsearch Recovery索引分片分配详解

    目录 基础知识点 减少集群Full Restart造成的数据来回拷贝 减少主副本之间的数据复制 特大热索引为何恢复慢 其他Recovery相关的专家级设置 基础知识点 在Eleasticsearch中recovery指的就是一个索引的分片分配到另外一个节点的过程:一般在快照恢复.索引副本数变更.节点故障.节点重启时发生.由于master保存整个集群的状态信息,因此可以判断出哪些shard需要做再分配,以及分配到哪个结点,例如: 如果某个shard主分片在,副分片所在结点挂了,那么选择另外一个可用

  • elasticsearch数据信息索引操作action support示例分析

    目录 抽象类分析 doExecute方法 performOperation代码 master的相关操作 总结 抽象类分析 Action这一部分主要是数据(索引)的操作和部分集群信息操作. 所有的请求通过client转发到对应的action上然后再由对应的TransportAction来执行相关请求.如果请求能在本机上执行则在本机上执行,否则使用Transport进行转发到对应的节点.action support部分是对action的抽象,所有的具体action都继承了support action

  • elasticsearch索引index数据功能源码示例

    elasticsearch索引index数据功能源码示例

    从本篇开始,对elasticsearch的介绍将进入数据功能部分(index),这一部分包括索引的创建,管理,数据索引及搜索等相关功能.对于这一部分的介绍,首先对各个功能模块的分析,然后详细分析数据索引和搜索的整个流程. 这一部分从代码包结构上可以分为:index, indices及lucene(common)几个部分.index包中的代码主要是各个功能对应于lucene的底层操作,它们的操作对象是index的shard,是elasticsearch对lucene各个功能的扩展和封装.indic

  • elasticsearch索引index之merge底层机制的合并讲解

    elasticsearch索引index之merge底层机制的合并讲解

    merge是lucene的底层机制,merge过程会将index中的segment进行合并,生成更大的segment,提高搜索效率.segment是lucene索引的一种存储结构,每个segment都是一部分数据的完整索引,它是lucene每次flush或merge时候形成.每次flush就是将内存中的索引写出一个独立segment的过程.所以随着数据的不断增加,会形成越来越多的segment.因为segment是不可变的,删除操作不会改变segment内部数据,只是会在另外的地方记录某些数据删

  • elasticsearch索引index之put mapping的设置分析

    目录 mapping的设置过程 put mapping updateTask响应 总结 mapping的设置过程 mapping机制使得elasticsearch索引数据变的更加灵活,近乎于no schema.mapping可以在建立索引时设置,也可以在后期设置. 后期设置可以是修改mapping(无法对已有的field属性进行修改,一般来说只是增加新的field)或者对没有mapping的索引设置mapping. put mapping操作必须是master节点来完成,因为它涉及到集群mate

  • elasticsearch索引创建create index集群matedata更新

    目录 创建索引更新集群index matedata 首先创建index的create方法 从indice中获取对应的IndexService 总结 创建索引更新集群index matedata 创建索引需要创建索引并且更新集群index matedata,这一过程在MetaDataCreateIndexService的createIndex方法中完成.这里会提交一个高优先级,AckedClusterStateUpdateTask类型的task.索引创建需要即时得到反馈,异常这个task需要返回,

  • elasticsearch索引的创建过程index create逻辑分析

    目录 索引的创建过程 materOperation方法实现 clusterservice处理 建立索引 修改配置 总结 索引的创建过程 从本篇开始,就进入了Index的核心代码部分.这里首先分析一下索引的创建过程.elasticsearch中的索引是多个分片的集合,它只是逻辑上的索引,并不具备实际的索引功能,所有对数据的操作最终还是由每个分片完成. 创建索引的过程,从elasticsearch集群上来说就是写入索引元数据的过程,这一操作只能在master节点上完成.这是一个阻塞式动作,在加上分配

  • Elasticsearch索引的分片分配Recovery使用讲解

    目录 什么是recovery? 减少集群full restart造成的数据来回拷贝 减少主副本之间的数据复制 特大热索引为何恢复慢 什么是recovery? 在elasticsearch中,recovery指的是一个索引的分片分配到另外一个节点的过程,一般在快照恢复.索引复制分片的变更.节点故障或重启时发生,由于master节点保存整个集群相关的状态信息,因此可以判断哪些分片需要再分配及分配到哪个节点,例如: 如果某个主分片在,而复制分片所在的节点挂掉了,那么master需要另行选择一个可用节点

  • 图文并茂地讲解Mysql索引(index)

    图文并茂地讲解Mysql索引(index)

    目录 前言 1. 索引概述 1.1 什么是索引? 1.2 使用索引和不使用索引的区别 1.3 索引的特点 2. 索引结构 2.1 概述 2.2 二叉树 2.3 B-Tree 2.4 B+Tree 2.5 Hash 3.索引分类 3.1 索引分类 3.2 聚集索引&二级索引 4. 索引语法 5. SQL性能分析 5.1 SQL执行频率 5.2 慢查询日志 5.3 profile详情 5.4 explain 6. 索引使用 6.1 验证索引效率 6.2 最左前缀法则 6.3 索引失效情况 6.3.1

随机推荐