面试题：ElasticSearch版本控制在搜索中如何影响索引结构

Question

请阐述ElasticSearch不同版本对索引结构的影响，以及这种影响如何在搜索过程中体现，比如在查询性能、存储需求方面有哪些变化。

Answer 1

ElasticSearch不同版本对索引结构的影响

1. 早期版本（如1.x系列）：
   • 索引结构：采用的是较为简单的倒排索引结构。文档中的每个词项都会在倒排索引中记录其对应的文档ID列表等信息。在早期版本中，索引的段管理相对简单，一个索引由多个段组成，段是不可变的，新数据写入会生成新段。
2. 2.x系列：
   • 索引结构：对段合并等操作进行了优化。随着数据的不断写入，小的段会被合并成大段，减少段的数量，提升搜索性能。此版本还在一定程度上优化了索引的元数据管理，使得索引的创建、删除等操作更为高效。
3. 5.x及之后版本：
   • 索引结构：引入了新的索引数据格式Lucene 6.x，带来了性能提升和存储优化。例如，改进了文档存储格式，使得文档的存储更加紧凑。同时，对索引的写操作进行了进一步优化，采用了新的并发控制机制，提高了索引写入的并发性能。在索引结构层面，支持了更多的数据类型，如IP类型等，丰富了索引的数据表示能力。
4. 7.x系列：
   • 索引结构：进一步简化了索引管理。默认情况下，从7.0开始，索引只支持单个主分片，这简化了索引的配置和管理。同时，在底层的Lucene库升级的基础上，对索引的压缩算法等进行了优化，提升了存储效率。对于跨集群复制索引结构等操作也有了更好的支持。
5. 8.x系列：
   • 索引结构：在安全和分布式方面对索引结构有更多影响。例如，增强了索引的安全特性，在索引创建、访问等环节增加了更多的安全校验。在分布式索引方面，进一步优化了索引在多节点间的分布和复制策略，提高了集群的整体可用性和性能。

在搜索过程中的体现

1. 查询性能：
   • 早期版本到2.x系列：随着段合并的优化，在查询时，由于段数量减少，查询时需要遍历的索引数据量减少，从而提升了查询性能。例如，在进行多词项查询时，早期版本可能需要在多个小的段中分别查找词项对应的文档ID列表并合并，而2.x版本经过段合并后，查找和合并的操作会在更少的段上进行，提升了查询效率。
   • 5.x及之后版本：由于底层数据格式的优化和并发控制机制的改进，查询性能得到显著提升。在高并发查询场景下，新的并发控制机制可以更好地协调不同查询请求对索引的访问，减少资源竞争，提高查询的响应速度。同时，对新数据类型的支持使得特定类型数据的查询更为高效，如IP类型数据的查询。
   • 7.x系列：简化的索引配置（默认单个主分片）减少了查询时的分片协调开销，尤其在单索引查询场景下，查询性能得到提升。而且底层存储优化带来的更快的磁盘I/O，也加快了查询数据的读取速度，对于涉及大量文档的查询更为明显。
   • 8.x系列：优化的分布式索引策略使得在跨节点查询时，数据的获取和合并更加高效，提升了分布式环境下的查询性能。同时，增强的安全校验虽然增加了一定的处理开销，但整体上通过优化的架构设计，对查询性能的影响较小。
2. 存储需求：
   • 早期版本到2.x系列：段合并虽然减少了段数量，但合并过程可能会导致短期内存储需求增加，因为在合并完成前，新旧段会同时存在。不过从长期来看，大段的存储格式相对更紧凑，减少了存储碎片化，降低了总体存储需求。
   • 5.x及之后版本：改进的文档存储格式直接降低了存储需求。例如，对一些数据类型采用了更紧凑的存储方式，减少了存储空间的占用。同时，优化的索引结构使得索引元数据的存储也更为高效，进一步降低了整体存储需求。
   • 7.x系列：优化的压缩算法进一步减少了数据的存储体积，特别是对于文本数据量大的索引，存储需求显著降低。简化的索引配置也减少了一些不必要的元数据存储，降低了存储成本。
   • 8.x系列：虽然增强的安全特性和分布式索引策略可能会增加一些额外的元数据存储，但整体上通过持续的存储优化和压缩技术改进，存储需求仍然能够保持在一个相对合理的水平，甚至在某些场景下有所降低。