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十分钟搞懂Elasticsearch数字搜索原理

佛西先森 人气:2
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Java的1个int占4个字节,1个char是2个字节,1个int用2个char不就行了。但是Java使用Unicode字符集来保存字符串,ES用UTF8编码保存Unicode字符,对于0~127使用1个字节,大于127一般2个字节,汉字通常3个字节,这样的话1个int用2个char表示,最多需要6个字节(这里int虽然不是汉字,但是在变成char之后有可能在Unicode字符集中表示某一个汉字) ES表示还能做的更好,上面不是说0~127只用一个字节吗?好,我就把int切分之后的大小限制在127以内(原来默认切分是4组8位的二进制数字)。127是7位二进制数字,int是32位的,那就把32位的int变成由4、7、7、7、7这5组二进制组成,最后这个字符串只需要5个字节就可以了,和上面的6个字节相比,空间利用率**提高了17%**! ![transform](https://img2020.cnblogs.com/blog/1938187/202004/1938187-20200427121023417-734078182.png) ## 数字的索引是什么样子 上面说到的另外一个问题是查询term数量太多的问题,解决方案就是用空间换时间,通过**前缀聚合部分的term**来达到。 这里的聚合的实现方式是采用trie的数据结构,比如445、446和448这个三个term,可以聚合到44这个term的下面,节点44包含的文档的id列表应该是所有子节点的并集,这样原先需要的11个term就可以减少2个。同理对于其他的term也进行合并,合并之后`[423,642]`查询就只需要6个term,**效率提高了一倍**! 然而聚合也是要讲道理的,把445、446和448聚合到44以及把44聚合到4相当于是把数字除以10,精度就是10。但是并不是一直都希望这个精度是10,也可以设置为100(精度相对应的降低,节约索引空间)等等。ES提供了precisionStep来定制化这个精度,不过不是针对十进制,而是二进制的位数。比如precisionStep设置为4,那么在二进制位里面每隔4位(相当于十进制的16)就建立一个前缀聚合索引。 ![trie](https://img2020.cnblogs.com/blog/1938187/202004/1938187-20200427121039434-1261661109.png) 比如对于二进制数字`0100 0011 0001 1010`,当precisionStep为4的时候,会建立4个索引——`0100 0011 0001 1010`、`0100 0011 0001`、`0100 0011`以及`0100`(最高的4位),这四个索引相当于从trie的子节点一直到根节点 精度越高(precisionStep越小)索引就越大,查询速度越快;精度越低,索引越小,相对查询速度比较慢。 比如对于long类型的数据,precisionStep是4的时候,最多需要同时搜索465个term;precisionStep是2的时候,最多只要189个term。不过并不能绝对的说精度越高越好,因为查找这些term需要的时间也会相应增加。实际上最佳的precisionStep还是要根据业务情况测试得出。 上面根据precisionStep建立索引的过程中有一个特殊的分词器来帮助拆分,比如把`423`拆成`423`、`42`以及`4`。不过分词器会同样的把`4`拆分成`4`,那怎么区分`423`的`4`和`4`的`4`呢? 那就需要额外的空间来区分这两个`4`,ES给出的解决方案是在这两个数字前面加上一个前缀`shift`表示偏移量。比如`423`的`4`,`shift`是`2`(`423`的`42`的`shift`是`1`,`423`的`shift`是`0`);而`4`的`4`,`shift`是`0`,所以前者的`4`比后者的要大。分词之后的term在每次比较之前都会先比较`shift`,`shift`越大,相应的term也越大,避免的重复的问题。 总结上面建立索引的过程:当一个文档进来的时候,有一个数字`423`需要建立索引,于是先把这个int数据转化成字符串,再用一个特殊的分词器根据精度把`423`分成对应的三个term`423`、`42`和`4`,并且附上对应的前缀`shift`,接下来在trie中找到这几个term,把稳定的id添加到这几个term的文档id列表里面(如果不存在就创建这个term)。 ## 查询原理 清楚了数字类型的数据的索引机制之后,范围查询的原理就比较简单了。 比如有一个范围`[423, 642]`,要找到字段大于等于423并且小于等于642的文档。 1. 先在索引的trie里面找到这两个term以及**范围内的兄弟节点**,分别是trie的两个叶节点423、641和642 2. 从叶节点向上缩小范围,对两个数字分别除以10加一和减一之后查找范围为`[43,63]`,此时的`shift`是1,得到这一层级的“叶子节点”以及范围内的兄弟节点是44和63 3. 再从这一层向上,两个数字除以10,分别加一减一,得到范围`[5,5]`,`shift`为2,这就是最后的节点了,term是5 4. 上面三个步骤得到最后需要的term是423、44、5、63、641和642 上面是用十进制举得一个例子,在二进制里面也是同样的道理,这里就不啰嗦了。实际上在ES实现里面用了很多位操作,效率相比于使用十进制要高很多,感兴趣的同学可以去看源代码,在`LegacyNumericUtils`类的`splitRange`方法里面。 ## 总结 总的来说,Elasticsearch对于数字类型数据的索引和搜索不同于传统的MySQL或者Java等编程语言,采用了独特的字符串存储以及Trie数据结构保存索引的方式。 ES先将输入的数字进行预处理,把float和double分别映射成int和long,原来是int和long类型的则保持不变 然后把输入的整型数字切分成许多组由最长7位二进制数字组成的二进制串,每组二进制数字都是一个Unicode字符,整体连起来变成一个Unicode字符串 接下来根据precisionStep把这个字符串数字分词成很多term,并附上前缀shift 根据这些term建立索引词典,词典的结构类似于一个trie 范围查询的时候根据trie把所谓的范围区间划分成离散的term字符串,这些term指向的文档的并集就是范围查询的结果 ## One more thing 谢谢各位大佬看完了这篇文章,在这里我很遗憾的通知您,以上提到的ES数字类型数据处理的方式已经被废弃了

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