引言 #
在海量数据的存储和处理中,索引膨胀率是一个不可忽视的关键指标。它直接影响了存储成本和查询性能。近期,Easysearch 在这方面取得了显著的进展,其压缩功能的效果远超过了之前的版本。本文将详细介绍这一进展。
Easysearch 各版本压缩性能对比 #
根据之前文章的数据,Easysearch v1.1 在处理相同数据时,其索引大小比 Elasticsearch v6.4.3 降低了 50%。但这还不是全部,最新的测试数据更是令人惊艳。
显著的压缩效果:实验数据解析 #
通过对比不同版本的存储大小,我们更直观地了解到 Easysearch 在压缩方面的优势:
- Easysearch 的原始版本,未开启压缩:存储大小为 8.7 GB。
- Easysearch v2 版本:经过第二版压缩后,存储大小显著减少到 2.7 GB。
- Easysearch v3 版本:第三版压缩后,存储大小进一步减少到 1.4 GB。
关键观察 #
Easysearch 之前提供的压缩版相比原始版本减少了约 69%的存储空间。
Easysearch v3 版则更为显著,相比原始版本减少了约 84%的存储空间。
第三版本压缩的秘密武器:数字类型字段的复用 #
第三版本压缩能达到如此高的效率,主要是因为在之前第二版对文档原文中 keyword 类型字段复用的基础上,增加了对数字类型字段的复用。这一策略进一步优化了存储结构,显著提高了压缩效率。
压缩策略:多元化选择 #
Easysearch 提供了多种压缩策略,包括 default、best_compression、ZSTD 和 index.source_reuse。其中,ZSTD 和 index.source_reuse 是新引入的压缩策略,能进一步降低索引膨胀率。
带来的好处 #
降低存储成本:显著降低的存储大小意味着在硬件和维护方面的成本将大幅度减少。 提高系统扩展性:更小的数据尺寸意味着在相同的硬件配置下,系统能够处理更多的数据。 数据备份和传输:由于索引文件更小,数据备份和传输的速度也将提升,同时减少带宽需求。
总结 #
Easysearch 在压缩效果上有显著提升,不仅降低了存储成本,还提高了查询性能和系统扩展性。这使得 Easysearch 在大数据环境下成为一种非常具有吸引力的搜索和存储解决方案