面试题：ElasticSearch段合并原理相关基础问题

Question

请简述ElasticSearch段合并的基本原理，以及段合并在ElasticSearch数据存储和查询性能方面起到了什么作用？

Answer 1

ElasticSearch段合并基本原理

1. 段的概念：在Elasticsearch中，数据以段（Segment）的形式存储。每个段是一个自包含的倒排索引，它包含了一部分文档的信息以及这些文档中所包含的词项到文档的映射关系。段一旦创建就不可变。
2. 合并触发条件：随着索引操作（如新增、更新、删除文档）不断进行，会产生大量小的段。当段的数量达到一定阈值或者满足其他一些策略条件时，Elasticsearch会自动触发段合并。
3. 合并过程：在合并时，Elasticsearch会选取多个小的段，将它们的内容合并到一个新的更大的段中。这个过程涉及到对多个段的倒排索引进行合并操作。例如，将多个段中关于同一个词项的文档列表合并成一个新的文档列表。同时，旧的段会在合并完成后被删除。

段合并在数据存储和查询性能方面的作用

1. 数据存储方面
   • 空间优化：减少存储碎片化，多个小的段合并为一个大段，减少了段元数据等额外开销所占空间比例，从而更有效地利用磁盘空间。
   • 数据清理：删除标记为已删除的文档。在合并过程中，会跳过那些在旧段中标记为已删除的文档，不会将它们复制到新段中，使得数据存储更加紧凑，提高了存储空间的利用率。
2. 查询性能方面
   • 减少I/O操作：查询时需要遍历的段数量减少。因为一个大段比多个小段更有利于磁盘顺序读取，减少了磁盘I/O寻道时间，提高了查询时数据读取的效率。
   • 优化缓存：大段在内存中的缓存效率更高。Elasticsearch会将常用的段数据缓存到内存中，大段能够更好地利用缓存空间，减少缓存命中率低带来的性能损耗，从而提升查询性能。