ElasticSearch搜索倒排索引及聚合排序正排索引DocValues 和 Fielddata

我就是我 2022-11-15 11:56 123阅读 0赞

ElasticSearch使用的是倒排索引，既然是倒排索引，对应的肯定有正向索引，我们先来把这两个概念弄清楚。

### 1、索引概念 ###

1.1 正向索引

**正排索引表是以文档的ID为关键字，表中记录文档中每个字段的值信息，主要场景是通过查询id来把整条文档拿出来，**一般mysql关系型数据库是这种方式来查询的

正排表结构如下图所示

![b980293028acdfe81b347ecb56b5e6d1.png][]

> 这种组织方法在建立索引的时候结构比较简单，建立比较方便且易于维护，当对ID查询的时候检索效率会很高。

1.2 倒排索引

**倒排索引表以字或词为关键字进行索引，表中关键字所对应的记录项记录了出现这个字或词的所有文档，**每个字段记录该文档的ID和关键字在该文档中出现的位置情况。

倒排表的结构图如图2：

![dfbd5badbf17805a9f3f0ecb35aa4942.png][]

> **由于每个字或词对应的文档数量在动态变化，所以倒排表的建立和维护都较为复杂，**但是一旦完成创建，在查询的时候由于可以一次得到查询关键字所对应的所有文档

### 2、ElasticSearch索引 ###

在ElasticSearch中每个文件都对应一个文件ID，文件内容被表示为一系列关键词的集合。**例如“文档1”经过分词，提取了20个关键词，每个关键词都会记录它在文档中的出现次数和出现位置**

得到正向索引的结构如下：

![771417b79c880a6391ab97072914ca57.png][]

当用户在主页上搜索关键词“china”时，在正向索引下，就需要扫描所有文档，找出所有包含关键词“china”的文档，**由于一般在搜索引擎中的文档的数目是个天文数字，这样的索引结构根本无法满足实时返回结果的要求。**

所以，**搜索引擎会将正向索引重新构建为倒排索引，**即把文件ID对应到关键词的映射转换为关键词到文件ID的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现这个关键词。  
得到倒排索引的结构如下：

![82904a48d814e5f294010a4032c4da54.png][]

从词的关键字，去找文档，这种情况下，搜索关键字的效率会很高，满足搜索引擎的业务场景。

> 虽然每个字或词对应的文档数量在动态变化，所以倒排表的建立和维护都较为复杂，但是在查询的时候由于可以一次得到查询关键字所对应的所有文档，所以效率高于正排表。在全文检索中，检索的快速响应是一个最为关键的性能，**而索引建立由于在后台进行，尽管效率相对低一些，但不会影响整个搜索引擎的效率。**

2.1 DocValues

上面的倒排索引满足了关键字搜索的效率，但是对于从另外一个方向的相反操作并不高效，**比如聚合（aggregations）、排序（Sorting）和字段的全值查询等时候需要其它的访问模式。**

我们首先想到的是**遍历正向索引来进行统计。**但是这很慢而且难以扩展：

> **随着词项和文档的数量增加，执行时间也会增加。**

为了能够解决上述问题，我们使用了Doc values通过转置两者间的关系来解决这个问题。

举例：

> Doc1含有关键字：China，India  
> Doc2含有关键字：Love，You  
> Doc3含有关键字：Hello

**doc\_values表如下：**

![63035c23239ae1ebdd0b27193ed5e28f.png][]

DocValues是在索引时与倒排索引同时生成的，并且是不可变的。与倒排一样，保存在lucene文件中（序列化到磁盘），此值默认是启动状态，如果没有必要使用可以设置 doc\_values: false来禁用。

**Doc values 是不支持 analyzed 字符串字段的，**想象一下，如果一个字段是analyzed，如the first，则在分析阶段则会docvalues则会存储为两条docvalue（the和first），计算时候则会得到

![d349dd1b75edf3f7114507725f676b5e.png][]

而非

![27794e73d437a7f44fe9a423911e8c3c.png][]

此时需要Fielddata来解决。

### 2.2 Fielddata ###

Doc values 是不支持 analyzed 字符串字段的，然而，这些字段仍然可以使用聚合，是因为使用了fielddata 的数据结构。**与 doc values 不同，fielddata 构建和管理 100% 在内存中，常驻于 JVM 内存堆。**

Fielddata默认是不启用的，因为text字段比较长，一般只做关键字分词和搜索，很少拿它来进行全文匹配和聚合还有排序，因为大多数这种情况是无意义的，一旦启用将会把text都加载到内存中，那将带来很大的内存压力。

Fielddata一些特性：

> 1.  Fielddata 是延迟加载的。如果你从来没有聚合一个分析字符串，就不会加载 fielddata 到内存中，是在查询时候构建的。
> 2.  fielddata 是基于字段加载的， 只有很活跃地使用字段才会增加fielddata 的负担。
> 3.  fielddata 会加载索引中（针对该特定字段的） 所有的文档，而不管查询是否命中。逻辑是这样：如果查询会访问文档 X、Y 和 Z，那很有可能会在下一个查询中访问其他文档。
> 4.  如果空间不足，使用最久未使用（LRU）算法移除fielddata。

所以，fielddata应该在JVM中合理利用，否则会影响es性能。

**如果一次性加载字段直接超过内存值会发生什么？**挂掉？所以es为了防止这种情况，采用了`circuit breaker`（熔断机制）。

> 它通过内部检查（字段的类型、基数、大小等等）来估算一个查询需要的内存。它然后检查要求加载的 fielddata 是否会导致 fielddata 的总量超过堆的配置比例。如果估算查询大小超出限制，就会触发熔断，查询会被中止并返回异常。

indices.breaker.fielddata.limit fielddata级别限制，默认为堆的60% 
    indices.breaker.request.limit request级别请求限制，默认为堆的40% 
    indices.breaker.total.limit 保证上面两者组合起来的限制，默认堆的70%

### 3、最后 ###

> **1.ElasticSearch原理是倒排索引和正排索引的转化版**  
> **2.DocValues满足非analyed字段的正排索引转化版，Fielddata对应analyed**  
> **3.DocValues存在于磁盘，消耗Lucene内存来提升效率，Fielddata存在于ElasticSearch内存（jvm）**

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ElasticSearch

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