关于elasticsearch:ES的索引结构与算法解析

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作者：京东物流李洪吉

提到 ES，大多数爱好者想到的都是搜索引擎，然而明确一点，ES 不等同于搜索引擎。不论是谷歌、百度、必应、搜狗为代表的自然语言解决(NLP)、爬虫、网页解决、大数据处理的全文搜索引擎，还是有明确搜寻目标的搜寻行为，如各大电商网站、OA、站内搜索、视频网站的垂直搜索引擎，他们或多或少都应用到了 ES。

作为搜索引擎的一部分，ES 天然具备速度快、后果精确、后果丰盛等特点，那么 ES 是如何达到“搜索引擎”级别的查问效率呢？首先是索引，其次是压缩算法，接下来咱们就一起理解下 ES 的索引构造和压缩算法

Mysql 下的 data 目录寄存的文件就是 mysql 相干数据，mysql 文件夹对应的就是数据库 mysql。

其中表 columns\_priv 对应了 3 个文件：columns\_priv.frm、columns\_priv.MYD、columns\_priv.MYI。

.frm：表构造；.MYD：myisam 存储引擎原数据；.MYI：myisam 存储引擎索引；.ibd：innodb 存储引擎数据

cfe 为索引文，cfs 为数据文件，cfe 文件保留 Lucene 各文件在.cfs 文件的地位信息

cfs、cfe 在 segment 还很小的时候，将 segment 的所有文件都存在在 cfs 中，在 cfs 逐步变大时，大小超过 shard 的 10%，则会拆分为其余文件，如 tim、dvd、fdt 等文件

倒排索引构造分为倒排表、词项字典、词项索引

倒排表蕴含某个词项的所有 id 的数据存储了在.doc 文件中

词项字典蕴含了 index field 的所有通过解决之后的词项数据，最终存储在.tim 文件中

咱们以某商城的手机为例，左侧为 es 倒排索引构造，右侧为原始数据。左侧图示只是为了展现倒排索引构造，并不是说 es 中倒排表就是简略的数组

以下面构造比照示例图为例，如果共有 10 亿条数据须要存储在 ES 中 (上图右)，分词后存储的倒排表(上图左) 大略蕴含分词 term 以及对应的 id 数组等，在 10 亿条数据中，分词“小米”相干的数据有 100 万条，也就是说分词“小米”对应的数组 Posting List 长度是 100 万

id 是 int 类型的有序主键，分词“小米”在数组 Posting List 中 100 万 int 类型数字总长度 =100 万✖每个 int 占 4 字节 =400 万 Byte≈4MB。1 个分词占 4MB 空间, 如果 10 亿条数据有 500 万个分词，总空间 =4MB✖500 万 = 2 千万 MB，磁盘空间间接爆炸

分词对应的数组 Posting List 理论就是一个个有序数组，而有序数值数组是比拟容易进行压缩解决的，而且一般来说压缩效益也不错，如果能对其进行压缩是可能大大节约空间资源的

ES 中倒排索引的压缩算法次要有 FOR 算法 (Frame Of Reference) 和 RBM 算法(RoaringBitMap)

FOR 算法的核心思想是用减法来削减数值大小，从而达到升高空间存储。假如 V(n)示意数组中第 n 个字段的值，那么通过 FOR 算法压缩的数值 V(n)=V(n)-V(n-1)。也就是说存储的是后一位减去前一位的差值。存储是也不再依照 int 来计算了，而是看这个数组的最大值须要占用多少 bit 来计算

咱们依照差值计算的形式来保留数据，初始值为 1，2 与 1 的差值为 1，3 与 2 的差值为 1……最终咱们就将原始 Posting List 数据转化为 100 万个 1，每个 1 咱们能够用 1bit 来记录，总空间 =1bit✖100 万 =100 万 bit，相比原有 400 万 Byte=3200bit，空间压缩了 32 倍

在理论生产中，不可能呈现一个 term 的 Posting List 是这种差值均为 1 的状况，所以咱们以通用示例举例。如果原数据为[73，300，302，332，343，372], 数组中 6 个数字占据总空间为 24 字节。依照差值形式记录，数组转化为[73,227,2,30,11,29], 最大数字为 227，大于 2 的 7 次方 128，小于 2 的 8 次方 256，所以每个数字能够应用 8bit 即 1Byte 来保留，占据总空间为 1Byte*6 + 1Byte=7Byte

在此基础上，咱们将差值数组依照密集度划分为 [73,227] 和[2,30,11,29]，其中 [73,227] 中最大值 227 介于 2 的 7 次方和 2 的 8 次方之间，所以用 8bit=1Byte 作为切割分段，[2,30,11,29]中最大数 30 介于 2 的 4 次方和 2 的 5 次方之间，所以用 5bit 作为切割分段。

数组 [73,227] 占据总空间为 8bit✖2 个 =16bit=2Byte

数组 [2,30,11,29] 占据总空间为 5bit✖4 个 =20bit=3Byte

为什么 20bit=3Byte 呢？因为 8bit=1Byte，小于 8bit 也会占据 1 个字节空间，所以 17bit 到 24bit 均为 3Byte

所以，最终占据总空间 =1+2+1+3=7Byte

疑难一：既然原数组 [73，300，302，332，343，372] 要依照密集度拆分为 [73,227] 和[2,30,11,29]两个数组，那为什么不持续往下拆分，间接拆分到每个数字是一个数组，这样应用 bit 记录时占据总空间会更少？

答：如果持续拆分数组，空间的确会应用更少，然而，之前咱们提到搜索引擎速度快的形式有两种：高效的压缩算法和疾速的编码解码速度，单个数字存储的确压缩了空间，然而咱们无奈再通过解码的形式将源数据还原

疑难二：为什么源数据应用差值记录占据 6Byte，拆分数组后占据 7Byte，拆分后占据空间不变，有时候甚至会变大，为什么？

答：数据量小的状况下的确会呈现该状况，因为咱们须要拆分数组并记录拆分数组的长度（如下面示例中的 8bit 和 5bit），在原数据存储空间根底上还要存储拆分长度，所以数据量小的状况下会呈现比间接存储占据空间大的状况。然而不论是搜索引擎还是 Elasticsearch 更多解决的是海量数据，数据量越多，差值数组拆分的形式节俭空间越显著

咱们曾经理解了 FOR 压缩算法，算法外围是将 PostingList 依照差值密集度转化成两个差值数组。在这里咱们要思考一种状况就是：在大数据中，10 亿条数据分词 500 万个，如果分词“小米”所在 PostList 比拟扩散且差值很大，此时应用 FOR 算法成果就会大打折扣。所以稠密的数组，不适宜应用 FOR 算法

在这里咱们以 [1000，62101，131385，132052，191173，196658] 为例，如果依照 FOR 算法，转化成的差值数组为 [1000，61101，69284，667，59121，5485] 密集度很低。咱们采纳 RBM 算法

源数据 PostingList 是由 int 类型组成的数组，int 类型 =4Byte=32bit，最大值 = 2 的 32 次方 -1=4294967295≈43 亿。当数据较大且稠密时，咱们将 32bit 拆分为 16bit 和 16bit，16bit 最大值 =65535，前 16bit 寄存商，后 16bit 寄存余数，所以商和余数都不会超过 65535. 咱们将源数组的值除以 65536，失去的商和余数别离寄存在前 16bit 和后 16bit。

以数字 196658 为例，转化为 2 进制，前 16 位 =3，后 16 位 =50

失去的后果以 K - V 寄存。Key 最大值为 16bit，所以以 short[]数组寄存，Value 以 Container 寄存。

因为源数组为有序数组，所以依照高下 16 位转化后，商和余数都是从小到大排列

通过看 Container 源码，咱们能够看到 Container 有 3 种：ArrayContainer、BitmapContainer、RunContainer。

ArrayContainer 实质为汇合，所以随着数组中数量越多，占用空间越多，呈正向增长。

当数组种数量为 4096 时，占据总空间 =4096 个✖16bit(即 2Byte)➗1024=8KB

当数组种数量为 65536 时，占据总空间 =65536 个✖16bit(即 2Byte)➗1024=128KB

BitmapContainer 位图，外围就是将原有存储数值转化成该数值在哪个地位上存在

因为余数最大值为 65535，所以咱们须要 65536 位位图，数值是多少，在位图上对应的地位就是多少。数值等于 4096，则位图上 4096 位值为 1；数值等于 65535，则位图上 65535 位值为 1。每个地位上的数都占用 8KB 空间（8KB=65536bit）

RunContainer 用法绝对狭窄，这种类型是 Lucene 5 之后新增的类型，次要利用在间断数字的存储商，比方倒排表中存储的数组为 [1,2,3…100W] 这样的间断数组，如果应用 RunContainer，只需存储结尾和结尾两个数字：1 和 100W，即占用 8 个字节。这种存储形式的优缺点都很显著，它重大收到数字连续性的影响，间断的数字越多，它存储的效率就越高
如果数组是如下模式 [1,2,3,4,5,100,101,102,999,1000,1001] 就会被拆分为三段：[1,5],[100,102],[999,1001]

至于每次存储采纳什么容器，须要进行一下断定，比方 ArrayContainer，当存储的元素少于 4096 个时，他会比 BitmapContainer 占用更少空间，而当大于 4096 个元素时，采纳 ArrayContainer 所须要的空间就会大于 8kb，那么采纳 BitmapContainer 就会占用更少空间

ES 在解决海量数据时通过其独到的构造和压缩算法，将索引效率尽可能的晋升。尽管在理论业务解决中咱们极少遇到海量数据处理的状况，然而通过理解 ES 的原理，可能帮咱们宽阔下视线，理解数字之美，算法之美。

正文完