Elasticsearch压缩索引——lucene倒排索引本质是列存储+使用嵌套文档可以大幅度提高压缩率 注意：由于是重复数据，词法不具有通用性！文章价值不大！ 摘自：https://segmentfault.com/a/1190000002695169 Doc Values 会压缩存储重复的内容。 给定这样一个简单的 mapping
摘自：https://segmentfault.com/a/1190000002695169
Doc Values 会压缩存储重复的内容。 给定这样一个简单的 mapping
mappings = {
'testdata': {
'_source': {'enabled': False},
'_all': {'enabled': False},
'properties': {
'name': {
'type': 'string',
'index': 'no',
'store': False,
'dynamic': 'strict',
'fielddata': {'format': 'doc_values'}
}
}
}
}
插入100万行随机的重复值
words = ['hello', 'world', 'there', 'here']
def read_test_data_in_batches():
batch = []
for i in range(10000 * 100):
if i % 50000 == 0:
print(i)
if len(batch) > 10000:
yield batch
batch = []
batch.append({
'_index': 'wentao-test-doc-values',
'_type': 'testdata',
'_source': {'name': random.choice(words)}
})
print(i)
yield batch
磁盘占用是
size: 28.5Mi (28.5Mi)
docs: 1,000,000 (1,000,000)
把每个word搞长一些，同样是插入100万行
words = ['hello' * 100, 'world' * 100, 'there' * 100, 'here' * 100]
def read_test_data_in_batches():
batch = []
for i in range(10000 * 100):
if i % 50000 == 0:
print(i)
if len(batch) > 10000:
yield batch
batch = []
batch.append({
'_index': 'wentao-test-doc-values',
'_type': 'testdata',
'_source': {'name': random.choice(words)}
})
print(i)
yield batch
磁盘占用不升反降
size: 14.4Mi (14.4Mi)
docs: 1,000,000 (1,000,000)
这说明了lucene在底层用列式存储这些字符串的时候是做了压缩的。这个要是在某个商业列式数据库里，就这么点优化都是要大书特书的dictionary encoding优化云云。
Nested Document
实验表明把一堆小文档打包成一个大文档的nested document可以压缩存储空间。把前面的mapping改成这样：
mappings = {
'testdata': {
'_source': {'enabled': False},
'_all': {'enabled': False},
'properties': {
'children': {
'type': 'nested',
'properties': {
'name': {
'type': 'string',
'index': 'no',
'store': False,
'dynamic': 'strict',
'fielddata': {'format': 'doc_values'}
}
}
}
}
}
}
还是插入100万行，但是每一千行打包成一个大文档
words = ['hello', 'world', 'there', 'here']
def read_test_data_in_batches():
batch = []
for i in range(10000 * 100):
if i % 50000 == 0:
print(i)
if len(batch) > 1000:
yield [{
'_index': 'wentao-test-doc-values2',
'_type': 'testdata',
'_source': {'children': batch}
}]
batch = []
batch.append({'name': random.choice(words)})
print(i)
yield [{
'_index': 'wentao-test-doc-values2',
'_type': 'testdata',
'_source': {'children': batch}
}]
磁盘占用是
size: 2.47Mi (2.47Mi)
docs: 1,001,000 (1,001,000)
文档数没有变小，但是磁盘空间仅仅占用了2.47M。这个应该受益于lucene内部对于嵌套文档的存储优化。