白话Elasticsearch50-深入聚合数据分析之doc values机制

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 白话Elasticsearch50-深入聚合数据分析之doc values机制

20190806092132811.jpg

概述

继续跟中华石杉老师学习ES,第51篇

课程地址https://www.roncoo.com/view/55


官网

doc_values: 戳这里

20190828235542952.png

20190828235558569.png

doc value原理

(1)index-time生成

PUT/POST的时候,就会生成doc value数据,也就是正排索引


(2)核心原理与倒排索引类似

正排索引,也会写入磁盘文件中,然后呢,os cache先进行缓存,以提升访问doc value正排索引的性能

如果os cache内存大小不足够放得下整个正排索引,doc value,就会将doc value的数据写入磁盘文件中。


(3)性能问题:给jvm更少内存,64g服务器,给jvm最多16g

es官方是建议,es大量是基于os cache来进行缓存和提升性能的,不建议用jvm内存来进行缓存,那样会导致一定的gc开销和oom问题。

给jvm更少的内存,给os cache更大的内存。

举个例子:64g服务器,给jvm最多16g,剩下的几十个g的内存给os cache

os cache可以提升doc value和倒排索引的缓存和查询效率


column压缩

(1)所有值相同,直接保留单值

举个例子

doc1: 100
doc2: 100
doc3: 200


合并相同值,100,doc1和doc2都保留一个100的标识即可


(2)少于256个值,使用table encoding模式

了解即可, table encoding 一种压缩方式


(3)大于256个值,看有没有最大公约数,有就除以最大公约数,然后保留这个最大公约数

举个例子

doc1: 36
doc2: 24


doc1: 最大公约数6, doc2: 最大公约数4 -----> 保留一个最大公约数6的标识,6也保存起来


disable doc value

如果的确不需要doc value,那么可以禁用,减少磁盘空间占用

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "properties": {
        "my_field": {
          "type":       "keyword"
          "doc_values": false 
        }
      }
    }
  }
}


相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
3月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
多维数据分析:使用Pandas进行复杂的数据操作和聚合
【4月更文挑战第12天】Pandas是Python的强大数据分析库,提供DataFrame数据结构进行多维数据处理。本文介绍了使用Pandas进行多维数据分析的流程:1) 导入数据(如CSV、Excel);2) 数据预处理,包括缺失值处理和类型转换;3) 数据探索,利用describe()、hist()、plot()等进行统计和可视化;4) 数据操作,如筛选、排序和分组;5) 数据聚合,通过groupby()和agg()进行计算。文中还给出了电商数据分析的案例,展示Pandas在实际应用中的价值。
174 2
|
5天前
|
自然语言处理 Java 关系型数据库
ElasticSearch 实现分词全文检索 - 聚合查询 cardinality
ElasticSearch 实现分词全文检索 - 聚合查询 cardinality
8 1
|
2月前
|
SQL 安全 数据挖掘
Elasticsearch如何聚合查询多个统计值,如何嵌套聚合?并相互引用,统计索引中某一个字段的空值率?语法是怎么样的?
Elasticsearch聚合查询用于复杂数据分析,包括统计空值率。示例展示了如何计算字段`my_field`非空非零文档的百分比。查询分为三步:总文档数计数、符合条件文档数计数及计算百分比。聚合概念涵盖度量、桶和管道聚合。脚本在聚合中用于动态计算。常见聚合类型如`sum`、`avg`、`date_histogram`等。组合使用可实现多值统计、嵌套聚合和空值率计算。[阅读更多](https://zhangfeidezhu.com/?p=515)
168 0
Elasticsearch如何聚合查询多个统计值,如何嵌套聚合?并相互引用,统计索引中某一个字段的空值率?语法是怎么样的?
|
3月前
|
NoSQL 数据挖掘 数据处理
【MongoDB 专栏】MongoDB 聚合管道:数据分析利器
【5月更文挑战第10天】MongoDB的聚合管道是数据分析利器,它通过一系列阶段(如\$match、\$group、\$project等)处理和转换数据,实现过滤、分组、统计等功能。适用于复杂的数据分析任务,能高效处理大量数据并提供实时洞察。在电商、日志和金融等领域有广泛应用。注意索引优化和避免过度聚合,以确保准确性和效率。借助聚合管道,我们可以深入挖掘数据价值,驱动业务发展。
63 3
【MongoDB 专栏】MongoDB 聚合管道:数据分析利器
|
2月前
|
存储 缓存 自然语言处理
elasticsearch 聚合 : 指标聚合、桶聚合、管道聚合解析使用总结
elasticsearch 聚合 : 指标聚合、桶聚合、管道聚合解析使用总结
|
2月前
|
缓存 Java API
在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧——聚合与搜索(三)
在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧——聚合与搜索(三)
|
2月前
|
存储 自然语言处理 NoSQL
深入解析Elasticsearch的内部数据结构和机制:行存储、列存储与倒排索引之倒排索引(三)
深入解析Elasticsearch的内部数据结构和机制:行存储、列存储与倒排索引之倒排索引(三)
|
2月前
|
存储 自然语言处理 NoSQL
深入解析Elasticsearch的内部数据结构和机制:行存储、列存储与倒排索引之列存(二)
深入解析Elasticsearch的内部数据结构和机制:行存储、列存储与倒排索引之列存(二)
|
2月前
|
存储 JSON NoSQL
深入解析Elasticsearch的内部数据结构和机制:行存储、列存储与倒排索引之行存(一)
深入解析Elasticsearch的内部数据结构和机制:行存储、列存储与倒排索引之行存(一)

热门文章

最新文章