Elasticsearch 两个可以用于压缩数据尺寸的特性

Doc Values

Doc Values 会压缩存储重复的内容。
给定这样一个简单的 mapping

mappings = {
    'testdata': {
        '_source': {'enabled': False},
        '_all': {'enabled': False},
        'properties': {
            'name': {
                'type': 'string',
                'index': 'no',
                'store': False,
                'dynamic': 'strict',
                'fielddata': {'format': 'doc_values'}
            }
        }
    }
}

插入100万行随机的重复值

words = ['hello', 'world', 'there', 'here']

def read_test_data_in_batches():
    batch = []
    for i in range(10000 * 100):
        if i % 50000 == 0:
            print(i)
        if len(batch) > 10000:
            yield batch
            batch = []
        batch.append({
            '_index': 'wentao-test-doc-values',
            '_type': 'testdata',
            '_source': {'name': random.choice(words)}
        })
    print(i)
    yield batch

磁盘占用是

size: 28.5Mi (28.5Mi)
docs: 1,000,000 (1,000,000)

把每个word搞长一些，同样是插入100万行

words = ['hello' * 100, 'world' * 100, 'there' * 100, 'here' * 100]

def read_test_data_in_batches():
    batch = []
    for i in range(10000 * 100):
        if i % 50000 == 0:
            print(i)
        if len(batch) > 10000:
            yield batch
            batch = []
        batch.append({
            '_index': 'wentao-test-doc-values',
            '_type': 'testdata',
            '_source': {'name': random.choice(words)}
        })
    print(i)
    yield batch

磁盘占用不声反降

size: 14.4Mi (14.4Mi)
docs: 1,000,000 (1,000,000)

这说明了lucene在底层用列式存储这些字符串的时候是做了压缩的。这个要是在某个商业列式数据库里，就这么点优化都是要大书特书的dictionary encoding优化云云。

Nested Document

实验表明把一堆小文档打包成一个大文档的nested document可以压缩存储空间。把前面的mapping改成这样：

mappings = {
    'testdata': {
        '_source': {'enabled': False},
        '_all': {'enabled': False},
        'properties': {
            'children': {
                'type': 'nested',
                'properties': {
                    'name': {
                        'type': 'string',
                        'index': 'no',
                        'store': False,
                        'dynamic': 'strict',
                        'fielddata': {'format': 'doc_values'}
                    }
                }
            }
        }
    }
}

还是插入100万行，但是每一千行打包成一个大文档

words = ['hello', 'world', 'there', 'here']

def read_test_data_in_batches():
    batch = []
    for i in range(10000 * 100):
        if i % 50000 == 0:
            print(i)
        if len(batch) > 1000:
            yield [{
                '_index': 'wentao-test-doc-values2',
                '_type': 'testdata',
                '_source': {'children': batch}
            }]
            batch = []
        batch.append({'name': random.choice(words)})
    print(i)
    yield [{
        '_index': 'wentao-test-doc-values2',
        '_type': 'testdata',
        '_source': {'children': batch}
    }]

磁盘占用是

size: 2.47Mi (2.47Mi)
docs: 1,001,000 (1,001,000)

文档数没有变小，但是磁盘空间仅仅占用了2.47M。这个应该受益于lucene内部对于嵌套文档的存储优化。