Elasearch中Doc Values详解

Doc Values 出现背景


当你对一个字段进行排序时，Elasticsearch 需要访问每个匹配到的文档得到相关的值。倒排索引的检索性能是非常快的，但是在字段值排序时却不是理想的结构，当排序的时候，我们需要倒排索引里面某个字段值的集合。如下倒排索引：

Term      Doc_1   Doc_2   Doc_3
------------------------------------
brown   |   X   |   X   |
dog     |   X   |       |   X
dogs    |       |   X   |   X
fox     |   X   |       |   X
foxes   |       |   X   |
in      |       |   X   |
jumped  |   X   |       |   X
lazy    |   X   |   X   |
leap    |       |   X   |
over    |   X   |   X   |   X
quick   |   X   |   X   |   X
summer  |       |   X   |
the     |   X   |       |   X
------------------------------------

如果我们想要获得所有包含 brown 的文档的词的完整列表，我们会创建如下查询：

GET /my_index/_search
{
  "query" : {
    "match" : {
      "body" : "brown"
    }
  },
  "aggs" : {
    "popular_terms": {
      "terms" : {
        "field" : "body"
      }
    }
  }
}

查询部分简单又高效。倒排索引是根据项来排序的，所以我们首先在词项列表中找到 brown ，然后扫描所有列，找到包含 brown 的文档。我们可以快速看到 Doc_1 和 Doc_2 包含 brown 这个 token。

然后，对于聚合部分，我们需要找到 Doc_1 和 Doc_2 里所有唯一的词项。 用倒排索引做这件事情代价很高： 我们会迭代索引里的每个词项并收集 Doc_1 和 Doc_2 列里面 token。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。

Doc values 通过转置两者间的关系来解决这个问题。倒排索引将词项映射到包含它们的文档，doc values 将文档映射到它们包含的词项：

Doc      Terms
-----------------------------------------------------------------
Doc_1 | brown, dog, fox, jumped, lazy, over, quick, the
Doc_2 | brown, dogs, foxes, in, lazy, leap, over, quick, summer
Doc_3 | dog, dogs, fox, jumped, over, quick, the
-----------------------------------------------------------------

当数据被转置之后，想要收集到 Doc_1 和 Doc_2 的唯一 token 会非常容易。获得每个文档行，获取所有的词项，然后求两个集合的并集。

Doc Values 持久化

Doc Values 是在索引时与 倒排索引 同时生成。也就是说 Doc Values 和 倒排索引 一样，基于 Segement 生成并且是不可变的。同时 Doc Values 和 倒排索引 一样序列化到磁盘，这样对性能和扩展性有很大帮助。

Doc Values 通过序列化把数据结构持久化到磁盘，我们可以充分利用操作系统的内存，而不是 JVM的 Heap 。 当 working set 远小于系统的可用内存，系统会自动将 Doc Values 驻留在内存中，使得其读写十分快速；不过，当其远大于可用内存时，系统会根据需要从磁盘读取 Doc Values，然后选择性放到分页缓存中。很显然，这样性能会比在内存中差很多，但是它的大小就不再局限于服务器的内存了。如果是使用 JVM 的 Heap 来实现那么只能是因为 OutOfMemory 导致程序崩溃了。

Doc Values 数据压缩

现代 CPU 的处理速度要比磁盘快几个数量级（尽管即将到来的 NVMe 驱动器正在迅速缩小差距）。所以我们必须减少直接存磁盘读取数据的大小，尽管需要额外消耗 CPU 运算用来进行解压。要了解它如何压缩数据的，来看一组数字类型的 `Doc Values`：

Doc      Terms
-----------------------------------------------------------------
Doc_1 | 100
Doc_2 | 1000
Doc_3 | 1500
Doc_4 | 1200
Doc_5 | 300
Doc_6 | 1900
Doc_7 | 4200
-----------------------------------------------------------------

按列布局意味着我们有一个连续的数据块： [100,1000,1500,1200,300,1900,4200] 。因为我们已经知道他们都是数字（而不是像文档或行中看到的异构集合），所以我们可以使用统一的偏移来将他们紧紧排列。

而且，针对这样的数字有很多种压缩技巧。你会注意到这里每个数字都是 100 的倍数，Doc Values 会检测一个段里面的所有数值，并使用一个 最大公约数 ，方便做进一步的数据压缩。

如果我们保存 100 作为此段的除数，我们可以对每个数字都除以 100，然后得到：[1,10,15,12,3,19,42] 。现在这些数字变小了，只需要很少的位就可以存储下，也减少了磁盘存放的大小。

Doc Values 在压缩过程中使用如下技巧。它会按依次检测以下压缩模式:

  1. 如果所有的数值各不相同（或缺失），设置一个标记并记录这些值
  2. 如果这些值小于 256，将使用一个 简单的编码表
  3. 如果这些值大于 256，检测是否存在一个 最大公约数
  4. 如果没有存在最大公约数，从最小的数值开始，统一计算 偏移量 进行编码

你会发现这些压缩模式不是传统的通用的压缩方式，比如 DEFLATE 或是 `LZ4`。 因为列式存储的结构是严格且良好定义的，我们可以通过使用专门的模式来达到比通用压缩算法（如 LZ4 ）更高的压缩效果。

String 类型的压缩，通过借助 顺序表（ordinal table），String 类型也是类似进行编码的。String 类型是去重之后存放到顺序表的，通过分配一个 ID`，然后通过数字类型的 `ID 构建 Doc Values`。这样 `String 类型和数值类型可以达到同样的压缩效果。顺序表本身也有很多压缩技巧，比如固定长度、变长或是前缀字符编码等等。

本文转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/76224010

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