Проектирование эффективной схемы в Elasticsearch имеет решающее значение для достижения оптимальной производительности и масштабируемости. Хорошо продуманная схема может значительно повысить производительность запросов, снизить потребление ресурсов и минимизировать требования к хранению данных. В этой статье мы рассмотрим некоторые передовые методы и лучшие практики оптимизации проектирования схем Elasticsearch.
Выбор правильных типов данных
Выбор подходящих типов данных для полей очень важен для эффективного индексирования и выполнения запросов. Elasticsearch поддерживает различные типы данных, такие как текст, ключевое слово, дата, целое число, long, float, double и другие. Выберите тип данных, который лучше всего соответствует вашим требованиям к данным и запросам.
Например, если у вас есть поле, содержащее короткую неанализируемую строку, такую как идентификатор продукта или адрес электронной почты, используйте тип данных "ключевое слово". Это позволит выполнять эффективные запросы с точным соответствием и агрегированием. С другой стороны, если поле содержит большой объем текста, например, описание товара или запись в блоге, используйте тип данных text, чтобы обеспечить возможность полнотекстового поиска. Если вам не нужны скоринговые или позиционные запросы (как это обычно бывает при запросе сообщений журнала), вы можете также использовать тип match_only_text, который лучше подходит для этого случая, чем тип text.
Разумное использование вложенных объектов и отношений "родитель-ребенок
Elasticsearch поддерживает вложенные объекты и отношения "родитель-ребенок" для моделирования сложных структур данных. Однако эти возможности могут влиять на производительность, поэтому их следует использовать с умом.
Вложенные объекты могут быть полезны для моделирования отношений "один-ко-многим" в рамках одного документа. Однако они могут увеличить накладные расходы на индексирование и сложность запросов. Если вложенные объекты не являются необходимыми для выполнения запросов, следует денормализовать их в отдельные поля или использовать более плоский тип данных.
Отношения "родитель-ребенок" могут использоваться для моделирования отдельных объектов с независимым жизненным циклом. Однако это может привести к усложнению индексации и запросов, а также к расходованию дополнительных ресурсов на поддержание отношений. Если отношения "родитель-ребенок" не являются критичными для вашего случая, рассмотрите альтернативные подходы, например, денормализацию данных или использование объединений на стороне приложения.
Оптимизация маппинга полей
Маппинги полей определяют, как Elasticsearch должен индексировать и хранить ваши данные. Оптимизация маппингов полей может значительно повысить производительность запросов и снизить требования к хранению данных.
- Отключите индексирование полей, которые не используются в запросах или агрегатах. Это позволит снизить накладные расходы на индексирование и уменьшить требования к хранению данных.
- Используйте параметр "index_options" для управления количеством информации, хранимой в индексе для текстовых полей. Например, установите для параметра "index_options" значение "docs", если вам необходимо поддерживать только запросы по совпадениям и терминам и не требуется скоринг или подсветка.
- Параметр "doc_values" используется для управления тем, должно ли поле храниться в столбцовом формате для эффективной сортировки и агрегирования. Для экономии места в памяти отключите параметр "doc_values" для полей, которые не используются при сортировке или агрегировании.
- С помощью параметра "norms" можно определить, следует ли хранить коэффициенты нормализации длины поля для текстовых полей. Отключите параметр "norms" для полей, где оценка по длине поля не важна для экономии места.
Оптимизация анализаторов и токенизаторов
Анализаторы и токенизаторы играют важнейшую роль в возможностях полнотекстового поиска. Их оптимизация позволяет повысить производительность индексирования и запросов, а также снизить потребление ресурсов.
- Выберите подходящий анализатор для текстовых полей в зависимости от языка и требований к поиску. Elasticsearch предоставляет несколько встроенных анализаторов, таких как "стандартный" (standard), "простой" (simple) и анализаторы для конкретного языка.
- Настройте анализаторы и токенизаторы так, чтобы они лучше подходили для конкретного случая использования. Например, можно создать пользовательский анализатор, сочетающий в себе определенный токенизатор, фильтр и фильтр символов, чтобы оптимизировать процесс анализа для ваших данных.
- Используйте параметры "search_analyzer" и "search_quote_analyzer" для определения отдельных анализаторов для индексирования и поиска. Это позволяет повысить производительность запросов за счет использования более эффективного анализатора для поиска.
Оптимизация настроек индекса
Настройки индексов могут оказывать существенное влияние на производительность и потребление ресурсов. Рассмотрим следующие варианты оптимизации:
- Используйте параметры "number_of_shards" и "number_of_replicas" для управления количеством первичных и реплик шардов для индекса. Выберите подходящие значения в зависимости от объема данных, нагрузки на запросы и аппаратных ресурсов.
- Используйте параметр "refresh_interval" для управления частотой обновления индекса Elasticsearch, чтобы сделать новые документы доступными для поиска. Увеличьте интервал обновления для нагрузок, связанных с записью, чтобы уменьшить накладные расходы на индексирование.
- Используйте параметр "codec" для управления способом сжатия данных. Использование параметра "best_compression" подразумевает более высокую степень сжатия индекса ценой более низкой производительности при извлечении хранимых полей, таких как _source.
Заключение
В заключение следует отметить, что оптимизация схемы в Elasticsearch является одним из важнейших аспектов достижения высокой производительности и масштабируемости. Тщательный выбор типов данных, оптимизация маппинга полей и тонкая настройка индексов позволяют значительно повысить производительность запросов, снизить потребление ресурсов и минимизировать требования к хранению данных. Для достижения наилучших результатов при разработке схемы всегда учитывайте специфику конкретного случая использования и требования.