elasticsearch8 性能提升多

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mob64ca12f6e9a0 2024-01-12 21:46:31 ©著作权

文章标签 Elastic 查询缓存查询优化 文章分类 HarmonyOS 后端开发

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Elasticsearch 8：性能提升多

在大数据时代，数据的存储和检索是非常重要的。Elasticsearch作为一种开源的分布式搜索和分析引擎，具有强大的搜索和分析能力，被广泛应用于各种场景中。而在最新的版本中，Elasticsearch 8带来了性能方面的显著提升，本文将介绍它的一些优化点，并提供一些代码示例。

索引性能提升

在Elasticsearch 8中，索引的性能得到了大幅提升。这主要得益于以下两个方面的优化：

内存优化

为了提高索引的写入性能，Elasticsearch 8对内存管理进行了优化。它引入了一种新的内存分配算法，能够更有效地利用内存资源。同时，它还使用了更高效的数据结构来存储索引数据，减少了内存的占用。以下是一个示例代码，展示了如何使用Elasticsearch 8进行索引操作：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

# 创建索引
es.indices.create(index='my_index')

# 添加文档
doc = {"user": "John", "message": "This is a test message"}
es.index(index='my_index', id=1, body=doc)

# 刷新索引
es.indices.refresh(index='my_index')

# 搜索文档
res = es.search(index='my_index', body={"query": {"match": {"user": "John"}}})
print(res['hits']['hits'])

索引压缩

除了内存优化之外，Elasticsearch 8还引入了一种新的索引压缩算法，能够更高效地存储和检索索引数据。这种压缩算法能够在保证查询性能的同时，减少索引文件的磁盘占用。以下是一个示例代码，展示了如何使用Elasticsearch 8进行索引压缩：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

# 压缩索引
es.indices.forcemerge(index='my_index')

查询性能提升

除了索引性能的提升之外，Elasticsearch 8还对查询性能进行了优化。以下是一些查询性能方面的改进：

查询缓存

Elasticsearch 8引入了一个新的查询缓存机制，能够缓存常用的查询结果，以减少查询的响应时间。这个查询缓存是基于LRU（Least Recently Used）算法的，可以根据内存使用情况自动对缓存进行管理。以下是一个示例代码，展示了如何使用Elasticsearch 8的查询缓存：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

# 启用查询缓存
es.indices.put_settings(index='my_index', body={"index.queries.cache.enabled": True})

# 查询文档
res = es.search(index='my_index', body={"query": {"match": {"user": "John"}}})
print(res['hits']['hits'])

查询优化器

Elasticsearch 8还引入了一个新的查询优化器，能够对查询进行优化，提高查询的执行效率。这个优化器使用了一些优化策略，比如查询重写、布尔运算优化等。以下是一个示例代码，展示了如何使用Elasticsearch 8的查询优化器：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

# 查询文档
res = es.search(index='my_index', body={"query": {"match": {"user": "John"}}}, request_cache=True)
print(res['hits']['hits'])