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阿里云大佬叮嘱我务必要科普这个 Elasticsearch API


阿里云大佬叮嘱我务必要科普这个 Elasticsearch API_es

上截图是阿里云魏子珺大佬(阿里巴巴集团技术专家)周一叮嘱我的。

魏子珺大佬的早期分享参考:

2021 年 Elasticsearch 生态和技术峰会干货总结

1、啥 API 这么重要,阿里大佬要亲自叮嘱?

There’s a new API that supports analyzing the disk usage of each field of an index, including the entire index itself. The API estimates the disk usage of a field by iterating over its content and tracking the number of bytes read

​​https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.15/release-highlights.html#_index_disk_usage_api​​

POST kibana_sample_data_ecommerce/_disk_usage?run_expensive_tasks=true

用途:

  • 第一:支持统计索引自身的磁盘使用。
  • 第二:支持统计每个字段级别的磁盘使用。

2、_disk_usage API 适用场景是啥?

此 API 不支持在以前的 Elasticsearch 版本中创建的索引。

适用于大索引

PS:小索引的结果可能不准确,因为 API 可能无法分析索引的某些细节部分。

本质用途:

  • 技术人员可直观看到索引各个字段占据存储空间的大小。
  • 评估​​数据建模​​的合理性。
  • 定量指导Mapping 优化。

3、_disk_usage API对应版本?

7.15+ 之后的版本才可以用哦。

4、_disk_usage API 如何用?

POST kibana_sample_data_ecommerce/_disk_usage?run_expensive_tasks=true

注意一个细节:run_expensive_tasks 意味着这个 API 非常耗费资源,所以大家别频繁验证线上环境。

召回结果如下:

阿里云大佬叮嘱我务必要科普这个 Elasticsearch API_elasticsearch_02

执行结果部分截图

每个字段的磁盘使用率清晰、明白的列举出来了。

7.17 版本 Elasticsearch 集群验证一把:

POST _reindex
{
"source": {
"index": "kibana_sample_data_logs",
"_source": [
"host",
"index",
"ip",
"tags",
"response"
]
},
"dest": {
"index": "kibana_sample_data_logs_ext"
}
}

POST kibana_sample_data_logs_ext/_disk_usage?run_expensive_tasks=true

官方并没有统计,我把结果数据梳理统计了一下,如下两张图所示:

阿里云大佬叮嘱我务必要科普这个 Elasticsearch API_elasticsearch_03

说明了啥? 

所有字段的存储实际是:倒排索引所占据存储空间大小 + doc_values 正排索引存储空间大小 + store_fields 存储空间大小等的总和。

再深问一句,这个和咱们最早设定的 Mapping 就有关系了,和数据建模就有关系了。

看一下 Mapping:

{
"kibana_sample_data_logs_ext" : {
"mappings" : {
"properties" : {
"host" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"index" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"ip" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"response" : {
"type" : "long"
},
"tags" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
}
}
}
}
}

再进一步看看各个字段所占据的存储空间大小:

阿里云大佬叮嘱我务必要科普这个 Elasticsearch API_elasticsearch_04

能有什么结论?

  • _source 是占据存储空间的。
  • 默认的 Mapping 在 dynamic 默认为 true 的前提下字符串类型会包含两种类型:text 和 keyword,两个是分别占据不同的存储空间的。
  • 数据建模建议:如果只需要全文检索,字符串类型设置 text 就足够了。
  • 数据建模建议:如果不需要全文检索只需要排序和聚合,字符串类型设置 keyword 就足够了。
  • _version 是占据存储空间的,咱们的 update_by_query 和  delete_by_query 本质都是逻辑删除,势必会增加 _version 的空间。
  • 如果未来再有字段选型搞不定存储空间的时候——用这个 API 一下就搞定了。
  • 。。。。。
    还能进一步推出很多有意思的结论。

5、_disk_usage API "牛逼"在什么地方?

之前我们对于磁盘占据空间是一个泛泛的整体概念,现在有了这个 API 我们可以做的​​很细​​了。

具体到哪个字段占据了多少磁盘知道了以后,极大便利的指导我们的数据建模。

相当于​​数据建模​​有了可量化的、可视化的参考依据。

之前两个同事可能为某个字段的某些属性的设置会争吵,甚至吵得不可开交。

现在不需要了,“走两步”,对比一下磁盘容量,直接就能给出孰优孰劣的结论。

阿里云大佬叮嘱我务必要科普这个 Elasticsearch API_es_05

图片来自:优酷

6、小结

个人更期望的功能就是字段存储空间的可视化功能,各个字段占据一目了然呈现出来,类似:search_profile 的功能。估计未来版本会出现。

欢迎大家留言说一下自己的思考。

您或者您的团队发现类似好用但相对小众的“新功能”,也欢迎第一时间联系我。我会尽自己的一点微薄之力,让更多 Elastic 爱好者知道。

感谢魏子珺大佬!

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