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            Fielddata 詳盡解讀

            來源:千鋒教育
            發(fā)布人:xqq
            時間: 2023-11-23 12:03:14 1700712194

            Fielddata 是 Elasticsearch 中的一個術(shù)語,指的是一些字段上值的聚合操作。ES 默認情況下,對于每個字段,都會存儲原始的值和倒排索引來支持搜索。然而,在某些場景下,我們也需要聚合數(shù)據(jù),計算最小、最大、平均值等指標,這就用到了 fielddata。下面將從幾個方面對 fielddata 進行詳細解讀。

            一、基礎(chǔ)概念

            Fielddata 中有兩種類型的值:doc value 和 fielddata cache。其中,doc value 本質(zhì)是一種優(yōu)化索引的方式,可以加速排序和聚合操作。doc value 值是預(yù)先計算好的存儲在內(nèi)存中的值。相比之下,fielddata cache 存儲在磁盤上的原始值,需要在聚合操作時再進行計算。fielddata cache 默認情況下是禁用的,需要手動啟用。

            二、聚合操作

            聚合操作是 Elasticsearch 中 fielddata 的一個核心使用場景。最簡單的聚合操作是計算最大值、最小值、平均值和唯一值,可以通過以下語句進行實現(xiàn):

            
            GET /my_index/_search
            {
                "aggs": {
                    "max_amount": { "max": { "field": "amount" } },
                    "min_amount": { "min": { "field": "amount" } },
                    "avg_amount": { "avg": { "field": "amount" } },
                    "unique_tags": { "cardinality": { "field": "tags" } }
                }
            }
            

            另外,我們還可以使用 fielddata 對文本進行聚合操作。例如,以下語句計算商品品牌的銷售總量:

            
            GET /my_index/_search
            {
                "aggs": {
                    "brand_sales": {
                        "terms": {
                            "field": "brand.keyword"
                        },
                        "aggs": {
                            "total_sales": {
                                "sum": {
                                    "field": "sales"
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            

            三、性能優(yōu)化

            Fielddata 相對于一些常用的 Elasticsearch 操作(如搜索)是非常消耗資源的。因此需要一定的性能優(yōu)化。常見的優(yōu)化方式包括:

            1、啟用 doc value

            啟用 doc value 可以提升排序、聚合操作的性能,占用更少的內(nèi)存。

            
            PUT my_index/_mapping/my_type
            {
              "properties": {
                "my_field": {
                  "type": "long",
                  "doc_values": true
                }
              }
            }
            

            2、避免全量操作

            避免全量操作可以大大減少聚合操作的耗時。因此,需要明確設(shè)置聚合、搜索、查詢、過濾和排序等操作的范圍和目標,盡量不對全部數(shù)據(jù)執(zhí)行操作。

            3、增加緩存大小

            fielddata 的 cache 默認是 30% JVM 堆空間。如果數(shù)據(jù)量較大,緩存可能會非常滿,導(dǎo)致性能問題。可以通過增加緩存大小解決這個問題。

            
            PUT /my_index/_settings
            {
                "index": {
                    "fielddata": {
                        "cache": {
                            "size": "40%"
                        }
                    }
                }
            }
            

            4、合理使用 filter

            filter 比 query 更快,因為它可以減少 fielddata 的工作。過濾多個聚合操作時,盡量使用 filter 而不是 query。

            四、總結(jié)

            本文介紹了 Elasticsearch 中的 fielddata,討論了其基礎(chǔ)概念、聚合操作和性能優(yōu)化。對于線上環(huán)境中的 fielddata 操作,需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場景和數(shù)據(jù)量進行合理的性能優(yōu)化,才能獲得更好的使用效果。

            tags: fp32和fp16
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