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

python panda库从基础到高级操作分析

《pythonpanda库从基础到高级操作分析》本文介绍了Pandas库的核心功能,包括处理结构化数据的Series和DataFrame数据结构,数据读取、清洗、分组聚合、合并、时间序列分析及大数据... 目录1. Pandas 概述2. 基本操作:数据读取与查看3. 索引操作:精准定位数据4. Group

深度解析Spring Security 中的 SecurityFilterChain核心功能

《深度解析SpringSecurity中的SecurityFilterChain核心功能》SecurityFilterChain通过组件化配置、类型安全路径匹配、多链协同三大特性,重构了Spri... 目录Spring Security 中的SecurityFilterChain深度解析一、Security

MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析

《MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析》在MySQL中,EXISTS和IN都用于子查询中根据另一个查询的结果来过滤主查询的记录,本文将基于工作原理、效率和应用场景进行全面对比... 目录一、基本用法详解1. IN 运算符2. EXISTS 运算符二、EXISTS 与 IN 的选择策略三、性能对比

MySQL 内存使用率常用分析语句

《MySQL内存使用率常用分析语句》用户整理了MySQL内存占用过高的分析方法,涵盖操作系统层确认及数据库层bufferpool、内存模块差值、线程状态、performance_schema性能数据... 目录一、 OS层二、 DB层1. 全局情况2. 内存占js用详情最近连续遇到mysql内存占用过高导致

深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决

《深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决》在Web服务器运维和性能优化过程中,Nginx日志是排查问题的重要依据,本文将围绕Nginx日志分析、499状态码的成因、排查方法及解决方案展开讨论... 目录前言1. Nginx日志基础1.1 Nginx日志存放位置1.2 Nginx日志格式2. 499

Olingo分析和实践之EDM 辅助序列化器详解(最佳实践)

《Olingo分析和实践之EDM辅助序列化器详解(最佳实践)》EDM辅助序列化器是ApacheOlingoOData框架中无需完整EDM模型的智能序列化工具,通过运行时类型推断实现灵活数据转换,适用... 目录概念与定义什么是 EDM 辅助序列化器?核心概念设计目标核心特点1. EDM 信息可选2. 智能类

Olingo分析和实践之OData框架核心组件初始化(关键步骤)

《Olingo分析和实践之OData框架核心组件初始化(关键步骤)》ODataSpringBootService通过初始化OData实例和服务元数据,构建框架核心能力与数据模型结构,实现序列化、URI... 目录概述第一步:OData实例创建1.1 OData.newInstance() 详细分析1.1.1

Olingo分析和实践之ODataImpl详细分析(重要方法详解)

《Olingo分析和实践之ODataImpl详细分析(重要方法详解)》ODataImpl.java是ApacheOlingoOData框架的核心工厂类,负责创建序列化器、反序列化器和处理器等组件,... 目录概述主要职责类结构与继承关系核心功能分析1. 序列化器管理2. 反序列化器管理3. 处理器管理重要方

MySQL中比较运算符的具体使用

《MySQL中比较运算符的具体使用》本文介绍了SQL中常用的符号类型和非符号类型运算符,符号类型运算符包括等于(=)、安全等于(=)、不等于(/!=)、大小比较(,=,,=)等,感兴趣的可以了解一下... 目录符号类型运算符1. 等于运算符=2. 安全等于运算符<=>3. 不等于运算符<>或!=4. 小于运

使用zip4j实现Java中的ZIP文件加密压缩的操作方法

《使用zip4j实现Java中的ZIP文件加密压缩的操作方法》本文介绍如何通过Maven集成zip4j1.3.2库创建带密码保护的ZIP文件,涵盖依赖配置、代码示例及加密原理,确保数据安全性,感兴趣的... 目录1. zip4j库介绍和版本1.1 zip4j库概述1.2 zip4j的版本演变1.3 zip4