标签:log 遍历 field www sha arc system type ping
一个ES索引最大可以支持多少个shard?理论上无限扩展,我推测最大应该是java array的最大长度:Integer.MAX_VALUE。通常业务为了保证查询效率,往往会限制data node上shards的总个数(cluster.routing.allocation.total_shards_per_node)或者某个索引的shards个数(index.routing.allocation.total_shards_per_node)。
一个ES shard(lucene index)最多可以索引2,147,483,519个document。https://issues.apache.org/jira/browse/LUCENE-5843
一个ES mapping默认最多可以有1000个字段(index.mapping.total_fields.limit),因为ES DSL默认最多支持1000个search条件表达式(rewrite之后)。nest对象默认最多50个字段(index.mapping.nested_fields.limit),另外最多支持10000个nest对象(index.mapping.nested_objects.limit)。
一个ES keyword字段支持的最大keyword长度是32766个byte(这个是hard code的为ByteBlockPool的BYTE_BLOCK_SIZE-2),如果keyword字段存的是ES的Array, 则变为Array中的每term最大32766个byte,Array的最大size不受约束,但Array最大存储量是所有keyword总和为2147483647,可参考Lucene8.0.0的BytesRefHash的类注释。
这就引出来一个有趣的问题,ES type=keyword的字段存Array和单个keyword的区别在哪里?
ES本身并不做底层的索引和存储,lucene承担了这部分工作,通过lucene构造一个带有Array字段的document如下:
public static void indexDocument(IndexWriter writer) throws IOException {
List<String> cityNameList = new ArrayList();
cityNameList.add("BeiJing");
cityNameList.add("ShangHai");
cityNameList.add("HangZhou");
Document doc = new Document();
for(int i = 0; i<cityNameList.size();i++) {
doc.add(new StringField("cityName", new BytesRef(cityNameList.get(i)), Field.Store.YES));
}
long writerResult = writer.addDocument(doc);
System.out.println(writerResult);
}
可以看到一个document创建多个StringField,每个StringField都采用同样的fieldname: cityName。通过debug addDocument方法,看到lucene会for循环所有的StringField并根据fieldName进行索引,相同fieldName会归为同一个PerField处理,最终每个BytesRef都会都会存到同一个BytesRefHash结构中,从而完成了数组(其实存的HashMap)的存储。同时不难推断,针对Array的term query耗时应该是寻址Hash碰撞链与Hash碰撞链上遍历到具体内容的时间之和,寻址hash链是O(1),hash链遍历是O(n),n是hash碰撞链的长度。这个长度又跟hash取模和Array size有关,lucene8.0.0默认的hash模是15,terms个数来自索引数据,Array size越大查询越耗时,好在不是线性增长而是log15n,size非常大时term query耗时并不会增长很多。
Reference:
https://www.amazingkoala.com.cn/Lucene/gongjulei/2019/0218/32.html
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原文地址:https://www.cnblogs.com/zhq1007/p/12349075.html