教程
关于 入门 为了搜索,你懂的 安装Elasticsearch 与Elasticsearch交互 面向文档 开始第一步 检索文档 分析 教程小结 分布式的特性 下一步 集群内部工作方式 空集群 集群健康 添加索引 增加故障转移 横向扩展 继续扩展 应对故障 数据吞吐 什么是文档? 索引一个文档 检索文档 检查文档是否存在 更新整个文档 创建一个新文档 删除文档 处理冲突 文档局部更新 检索多个文档 更省时的批量操作 结语 分布式文档存储 路由文档到分片 主分片和复制分片如何交互 新建、索引和删除文档 检索文档 局部更新文档 多文档模式 为什么是奇怪的格式? 搜索——基本的工具 空搜索 多索引和多类别 分页 简易搜索 映射和分析 映射及分析 确切值(Exact values) vs. 全文文本(Full text) 倒排索引 分析和分析器 映射 复合核心字段类型 结构化查询 请求体查询 结构化查询 Query DSL 查询与过滤 最重要的查询过滤语句 查询与过滤条件的合并 验证查询 结语 排序 相关性排序 多值字段字符串排序 相关性简介 数据字段 分布式搜索的执行方式 查询阶段 取回阶段 搜索选项 扫描和滚屏 索引管理 创建索引 索引设置 配置分析器 自定义分析器 类型和映射 根对象 元数据:_source 字段 元数据:_all 字段 文档 ID 动态映射 自定义动态索引 默认映射 重新索引数据 索引别名和零停机时间 入门 使文本可以被搜索 动态索引 近实时搜索 持久化变更 合并段 结构化搜索 查找准确值 组合过滤 查询多个准确值 包含,而不是相等 范围 处理 Null 值 关于缓存 过滤顺序 地理坐标点 地理坐标点 通过地理坐标点过滤 地理坐标盒模型过滤器 地理距离过滤器 缓存地理位置过滤器 减少内存占用 按距离排序 Geohashes Geohashes Geohashes 映射 geohash单元过滤器 地理位置聚合 地理位置聚合 按距离聚合 geohash单元聚合器 范围(边界)聚合器 地理形状 地理形状 映射地理形状 索引地理形状 查询地理形状 在查询中使用已索引的形状 地理形状的过滤与缓存 嵌套 嵌套-对象 嵌套-映射 嵌套-查询 嵌套排序 嵌套-集合

发布于 2016-02-29 14:33:19 | 357 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理

减少内存占用

每一个 经纬度lat/lon)组合需要占用16个字节的内存。要知道内存可是供不应求的。 使用这种占用16字节内存的方式可以得到非常精确的结果。不过就像之前提到的一样,实际应用中几乎都不需要这么精确。

你可以通过这种方式来减少内存使用量: 设置一个压缩的compressed)数据字段格式并明确指定你的地理坐标点所需的精度。 即使只是将精度降低到1毫米1mm)级别,也可以减少1/3的内存使用。 更实际的,将精度设置到3米3m)内存占用可以减少62%,而设置到1公里1km)则节省75%之多。

这个设置项可以通过 update-mapping API 来对实时索引进行调整:

POST /attractions/_mapping/restaurant
{
  "location": {
    "type": "geo_point",
    "fielddata": {
      "format":    "compressed",
      "precision": "1km" <1>
    }
  }
}
  • 每一个`经纬度`(`lat/lon`)组合现在只需要4个字节,而不是16个。

另外,你还可以这样做来避免把所有地理坐标点全部同时加载到内存中: 使用在优化盒模型(optimize-bounding-box)中提到的技术, 或者把地理坐标点当作文档值(doc values)来存储。


PUT /attractions
{
  "mappings": {
    "restaurant": {
      "properties": {
        "name": {
          "type": "string"
        },
        "location": {
          "type":       "geo_point",
          "doc_values": true <1>
        }
      }
    }
  }
}
  • 地理坐标点现在不会被加载到内存,而是保存在磁盘中。

将地理坐标点映射为文档值的方式只能是在这个字段第一次被创建时。 相比使用字段值,使用文档值会有一些小的性能代价,不过考虑到它对内存的节省,这种方式通常是还值得的。

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