阿里云大佬叮嘱我务必要科普这个 Elasticsearch API

简介: 阿里云大佬叮嘱我务必要科普这个 Elasticsearch API

上截图是阿里云魏子珺大佬(阿里巴巴集团技术专家)周一叮嘱我的。

魏子珺大佬的早期分享参考:

2021 年 Elasticsearch 生态和技术峰会干货总结

1、啥 API 这么重要,阿里大佬要亲自叮嘱?

There’s a new API that supports analyzing the disk usage of each field of an index, including the entire index itself. The API estimates the disk usage of a field by iterating over its content and tracking the number of bytes read

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.15/release-highlights.html#_index_disk_usage_api

POST kibana_sample_data_ecommerce/_disk_usage?run_expensive_tasks=true

用途:

  • 第一:支持统计索引自身的磁盘使用。
  • 第二:支持统计每个字段级别的磁盘使用。

2、_disk_usage API 适用场景是啥?

此 API 不支持在以前的 Elasticsearch 版本中创建的索引。

适用于大索引

PS:小索引的结果可能不准确,因为 API 可能无法分析索引的某些细节部分。

本质用途:

  • 技术人员可直观看到索引各个字段占据存储空间的大小。
  • 评估数据建模的合理性。
  • 定量指导Mapping 优化。

3、_disk_usage API对应版本?

7.15+ 之后的版本才可以用哦。

4、_disk_usage API 如何用?

POST kibana_sample_data_ecommerce/_disk_usage?run_expensive_tasks=true

注意一个细节:run_expensive_tasks 意味着这个 API 非常耗费资源,所以大家别频繁验证线上环境。

召回结果如下:

执行结果部分截图

每个字段的磁盘使用率清晰、明白的列举出来了。

7.17 版本 Elasticsearch 集群验证一把:

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "kibana_sample_data_logs",
    "_source": [
      "host",
      "index",
      "ip",
      "tags",
      "response"
    ]
  },
  "dest": {
    "index": "kibana_sample_data_logs_ext"
  }
}
 
POST kibana_sample_data_logs_ext/_disk_usage?run_expensive_tasks=true

官方并没有统计,我把结果数据梳理统计了一下,如下两张图所示:

说明了啥?

所有字段的存储实际是:倒排索引所占据存储空间大小 + doc_values 正排索引存储空间大小 + store_fields 存储空间大小等的总和。

再深问一句,这个和咱们最早设定的 Mapping 就有关系了,和数据建模就有关系了。

看一下 Mapping:

{
  "kibana_sample_data_logs_ext" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "host" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "index" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "ip" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "response" : {
          "type" : "long"
        },
        "tags" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

再进一步看看各个字段所占据的存储空间大小:

能有什么结论?

  • _source 是占据存储空间的。
  • 默认的 Mapping 在 dynamic 默认为 true 的前提下字符串类型会包含两种类型:text 和 keyword,两个是分别占据不同的存储空间的。
  • 数据建模建议:如果只需要全文检索,字符串类型设置 text 就足够了。
  • 数据建模建议:如果不需要全文检索只需要排序和聚合,字符串类型设置 keyword 就足够了。
  • _version 是占据存储空间的,咱们的 update_by_query 和  delete_by_query 本质都是逻辑删除,势必会增加 _version 的空间。
  • 如果未来再有字段选型搞不定存储空间的时候——用这个 API 一下就搞定了。
  • 。。。。。
    还能进一步推出很多有意思的结论。

5、_disk_usage API "牛逼"在什么地方?

之前我们对于磁盘占据空间是一个泛泛的整体概念,现在有了这个 API 我们可以做的很细了。

具体到哪个字段占据了多少磁盘知道了以后,极大便利的指导我们的数据建模。

相当于数据建模有了可量化的、可视化的参考依据。

之前两个同事可能为某个字段的某些属性的设置会争吵,甚至吵得不可开交。

现在不需要了,“走两步”,对比一下磁盘容量,直接就能给出孰优孰劣的结论。

图片来自:优酷

6、小结

个人更期望的功能就是字段存储空间的可视化功能,各个字段占据一目了然呈现出来,类似:search_profile 的功能。估计未来版本会出现。

欢迎大家留言说一下自己的思考。

您或者您的团队发现类似好用但相对小众的“新功能”,也欢迎第一时间联系我。我会尽自己的一点微薄之力,让更多 Elastic 爱好者知道。

感谢魏子珺大佬!

推荐

1、重磅 | 死磕 Elasticsearch 方法论认知清单(2021年国庆更新版)

2Elasticsearch 7.X 进阶实战私训课(口碑不错)

3、如何系统的学习 Elasticsearch ?

4、Elasticsearch 数据建模实战指南

5、干货 | 论Elasticsearch数据建模的重要性

6、从一个实战问题再谈 Elasticsearch 数据建模


更短时间更快习得更多干货!

和全球近 1600+ Elastic 爱好者一起精进!

比同事抢先一步学习进阶干货!


相关实践学习
以电商场景为例搭建AI语义搜索应用
本实验旨在通过阿里云Elasticsearch结合阿里云搜索开发工作台AI模型服务,构建一个高效、精准的语义搜索系统,模拟电商场景,深入理解AI搜索技术原理并掌握其实现过程。
ElasticSearch 最新快速入门教程
本课程由千锋教育提供。全文搜索的需求非常大。而开源的解决办法Elasricsearch(Elastic)就是一个非常好的工具。目前是全文搜索引擎的首选。本系列教程由浅入深讲解了在CentOS7系统下如何搭建ElasticSearch,如何使用Kibana实现各种方式的搜索并详细分析了搜索的原理,最后讲解了在Java应用中如何集成ElasticSearch并实现搜索。  
相关文章
|
10月前
|
缓存 监控 前端开发
顺企网 API 开发实战:搜索 / 详情接口从 0 到 1 落地(附 Elasticsearch 优化 + 错误速查)
企业API开发常陷参数、缓存、错误处理三大坑?本指南拆解顺企网双接口全流程,涵盖搜索优化、签名验证、限流应对,附可复用代码与错误速查表,助你2小时高效搞定开发,提升响应速度与稳定性。
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
Elasticsearch:使用阿里云 AI 服务进行向量化和重新排名
本文介绍了如何将阿里云 AI 功能与 Elasticsearch 集成,以提高语义搜索的相关性。
941 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
阿里云技术公开课直播预告:基于阿里云 Elasticsearch 构建 AI 搜索和可观测 Chatbot
阿里云技术公开课预告:Elastic和阿里云搜索技术专家将深入解读阿里云Elasticsearch Enterprise版的AI功能及其在实际应用。
847 2
阿里云技术公开课直播预告:基于阿里云 Elasticsearch 构建 AI 搜索和可观测 Chatbot
|
存储 人工智能 API
(Elasticsearch)使用阿里云 infererence API 及 semantic text 进行向量搜索
本文展示了如何使用阿里云 infererence API 及 semantic text 进行向量搜索。
769 8
|
Unix API 索引
Elasticsearch集群使用 _cat/health API
Elasticsearch集群使用 _cat/health API
471 1
|
监控 API 索引
Elasticsearch集群使用 _cluster/health API
Elasticsearch集群使用 _cluster/health API
849 2
|
存储 人工智能 自然语言处理
Elasticsearch Inference API增加对阿里云AI的支持
本文将介绍如何在 Elasticsearch 中设置和使用阿里云的文本生成、重排序、稀疏向量和稠密向量服务,提升搜索相关性。
800 14
Elasticsearch Inference API增加对阿里云AI的支持
|
存储 缓存 Java
掌握Elasticsearch集群参数查询API
掌握Elasticsearch集群参数查询API
|
JSON 安全 数据可视化
Elasticsearch(es)在Windows系统上的安装与部署(含Kibana)
Kibana 是 Elastic Stack(原 ELK Stack)中的核心数据可视化工具,主要与 Elasticsearch 配合使用,提供强大的数据探索、分析和展示功能。elasticsearch安装在windows上一般是zip文件,解压到对应目录。文件,elasticsearch8.x以上版本是自动开启安全认证的。kibana安装在windows上一般是zip文件,解压到对应目录。elasticsearch的默认端口是9200,访问。默认用户是elastic,密码需要重置。
6678 0
|
安全 Java Linux
Linux安装Elasticsearch详细教程
Linux安装Elasticsearch详细教程
2426 64