Easysearch压缩模式深度比较:ZSTD+source_reuse的优势分析

2023-10-16 07:44

本文主要是介绍Easysearch压缩模式深度比较:ZSTD+source_reuse的优势分析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

引言

在使用 Easysearch 时,如何在存储和查询性能之间找到平衡是一个常见的挑战。Easysearch 具备多种压缩模式,各有千秋。本文将重点探讨一种特别的压缩模式:zstd + source_reuse,我们最近重新优化了 source_reuse,使得它在吞吐量和存储效率方面都表现出色。

测试概览

测试条件选用了 esrally 工具和 geonames 数据集来进行压力测试。数据集包含了 11396503 条记录,往单个 shard 写入,对以下几种压缩模式进行压测对比:

  • default

  • best_compression

  • zstd

  • zstd + source_reuse

下图是对 CPU 的监控,可以看到各个模式对 CPU 的使用是基本相近的。

  • default
  • best_compression
  • zstd
  • zstd+reuse

关键数据点

测试结果主要围绕两个指标:

  • 中位吞吐量:单位为“每秒操作数”,数值越大表示性能越好。
  • 存储大小:单位为 “GB”,数值越小表示存储更加高效。

测试数据如下:

压缩模式中位吞吐量 (docs/s)存储大小 (GB)
default378342.7
best_compression374042.2
zstd388782.1
zstd + source_reuse389421.6

zstd + source_reuse:压缩原理

该模式采用了 source_reuse 压缩算法,该算法通过对 keywordlongintshortboolean 等类型的字段值进行复用,并结合 zstd 压缩算法,大大提高了存储效率。

压缩效率

zstd + source_reuse 在存储大小上的表现尤为出色,针对 geonames 数据集只需 1.6 GB 的存储空间,相比于 best_compression 模式的 2.2 GB,压缩效率显著提高。

吞吐量表现

高压缩率并没有让 zstd + source_reuse 在吞吐量上做出妥协,因为高压缩率使得其需要持久化的数据大大减小,其中位吞吐量为 38942 docs/s,在 4 种模式中表现最好。

结论

zstd + source_reuse 压缩模式在存储效率和查询性能之间找到了一种极佳的平衡,强烈推荐各位在使用 Easysearch 时,当存储成本比较敏感时,考虑使用 zstd + source_reuse 压缩模式。无论是在存储成本还是写入性能方面,它都能为你带来显著的优势。

关于 Easysearch

about easysearch

INFINI Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎,核心引擎基于开源的 Apache Lucene。Easysearch 的目标是提供一个轻量级的 Elasticsearch 可替代版本,并继续完善和支持更多的企业级功能。 与 Elasticsearch 相比,Easysearch 更关注在搜索业务场景的优化和继续保持其产品的简洁与易用性。

官网文档:https://www.infinilabs.com/docs/latest/easysearch

下载地址:https://www.infinilabs.com/download

这篇关于Easysearch压缩模式深度比较:ZSTD+source_reuse的优势分析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/220067

相关文章

深度解析Python中递归下降解析器的原理与实现

《深度解析Python中递归下降解析器的原理与实现》在编译器设计、配置文件处理和数据转换领域,递归下降解析器是最常用且最直观的解析技术,本文将详细介绍递归下降解析器的原理与实现,感兴趣的小伙伴可以跟随... 目录引言:解析器的核心价值一、递归下降解析器基础1.1 核心概念解析1.2 基本架构二、简单算术表达

JavaScript中比较两个数组是否有相同元素(交集)的三种常用方法

《JavaScript中比较两个数组是否有相同元素(交集)的三种常用方法》:本文主要介绍JavaScript中比较两个数组是否有相同元素(交集)的三种常用方法,每种方法结合实例代码给大家介绍的非常... 目录引言:为什么"相等"判断如此重要?方法1:使用some()+includes()(适合小数组)方法2

深度解析Java @Serial 注解及常见错误案例

《深度解析Java@Serial注解及常见错误案例》Java14引入@Serial注解,用于编译时校验序列化成员,替代传统方式解决运行时错误,适用于Serializable类的方法/字段,需注意签... 目录Java @Serial 注解深度解析1. 注解本质2. 核心作用(1) 主要用途(2) 适用位置3

Java MCP 的鉴权深度解析

《JavaMCP的鉴权深度解析》文章介绍JavaMCP鉴权的实现方式,指出客户端可通过queryString、header或env传递鉴权信息,服务器端支持工具单独鉴权、过滤器集中鉴权及启动时鉴权... 目录一、MCP Client 侧(负责传递,比较简单)(1)常见的 mcpServers json 配置

Maven中生命周期深度解析与实战指南

《Maven中生命周期深度解析与实战指南》这篇文章主要为大家详细介绍了Maven生命周期实战指南,包含核心概念、阶段详解、SpringBoot特化场景及企业级实践建议,希望对大家有一定的帮助... 目录一、Maven 生命周期哲学二、default生命周期核心阶段详解(高频使用)三、clean生命周期核心阶

深度剖析SpringBoot日志性能提升的原因与解决

《深度剖析SpringBoot日志性能提升的原因与解决》日志记录本该是辅助工具,却为何成了性能瓶颈,SpringBoot如何用代码彻底破解日志导致的高延迟问题,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录前言第一章:日志性能陷阱的底层原理1.1 日志级别的“双刃剑”效应1.2 同步日志的“吞吐量杀手”

Python如何实现高效的文件/目录比较

《Python如何实现高效的文件/目录比较》在系统维护、数据同步或版本控制场景中,我们经常需要比较两个目录的差异,本文将分享一下如何用Python实现高效的文件/目录比较,并灵活处理排除规则,希望对大... 目录案例一:基础目录比较与排除实现案例二:高性能大文件比较案例三:跨平台路径处理案例四:可视化差异报

深度解析Python yfinance的核心功能和高级用法

《深度解析Pythonyfinance的核心功能和高级用法》yfinance是一个功能强大且易于使用的Python库,用于从YahooFinance获取金融数据,本教程将深入探讨yfinance的核... 目录yfinance 深度解析教程 (python)1. 简介与安装1.1 什么是 yfinance?

C#和Unity中的中介者模式使用方式

《C#和Unity中的中介者模式使用方式》中介者模式通过中介者封装对象交互,降低耦合度,集中控制逻辑,适用于复杂系统组件交互场景,C#中可用事件、委托或MediatR实现,提升可维护性与灵活性... 目录C#中的中介者模式详解一、中介者模式的基本概念1. 定义2. 组成要素3. 模式结构二、中介者模式的特点

Android 缓存日志Logcat导出与分析最佳实践

《Android缓存日志Logcat导出与分析最佳实践》本文全面介绍AndroidLogcat缓存日志的导出与分析方法,涵盖按进程、缓冲区类型及日志级别过滤,自动化工具使用,常见问题解决方案和最佳实... 目录android 缓存日志(Logcat)导出与分析全攻略为什么要导出缓存日志?按需过滤导出1. 按