Elasticsearch合并
在Elasticsearch中，合并是一个重要的操作，它有助于提高索引的性能和效率。合并主要涉及将多个小段（segments）合并为更大的段，以减少查询延迟和提高存储效率。在Elasticsearch中，数据首先被写入到内存中，随着写入操作，数据会被持续写入到称为“段”的数据结构中。每个段都是一个不可变的、索引的结构，段在创建后不会再修改。随着时间的推移，会产生多个小段，尤其是在数据频繁写入时。
合并的工作原理
[*] 小段的形成：当新数据被索引时，Elasticsearch会将其分割成多个小段。每个段都是一个独立的倒排索引，对于搜刮而言，每个段都是一个可检索的单元。
[*] 合并的触发：随着时间推移，Elasticsearch会在背景自动监测段的数量，并在系统空闲时触发合并操作。合并的过程是将若干个小段整合为更大的段，以低落段的数量。
[*] 合并的目的：
[*]减少段的数量：低落搜刮时必要检查的段的数量，从而减少执行查询时的开销。
[*]提升搜刮性能：通过减少磁盘I/O和提高文档存储的密度，合并可以提升搜刮性能。
[*]节省存储空间：合并不光提高了段的效率，还可以去除重复的信息，优化存储。
自动合并
Elasticsearch会自动控制段的合并举动。合并的执行通常在背景进行，依据阈值和JVM的负载动态调整。
参数设置：合并的相关设置参数可以在索引设置中指定。例如，您可以设置分片的最大段数：
PUT /my_index/_settings
{
"index": {
"merge": {
"policy": {
"max_num_segments": 1
}
}
}
} 手动合并
利用 _forcemerge API，可以手动触发合并操作：
POST /my_index/_forcemerge?max_num_segments=1 合并战略
Elasticsearch的合并战略是如何选择必要合并的段。可以利用以下参数设置合并举动：
[*]index.merge.policy：用于控制合并的具体举动，如最大合并段数、最小段大小等。
PUT /my_index/_settings
{
"index": {
"merge": {
"policy": {
"max_merge_at_once": 10, // 每次合并最大处理的段数
"segments_per_tier": 10, // 每个层级的段数
"tiered": true // 启用分层合并
}
}
}
} 留意事项
[*] 性能影响：合并操作会占用系统资源，尤其是在执行手动合并时，可能会影响集群的性能。因此，应该选择在系统负载较低的时间段进行合并。
[*] 实时搜刮：合并不会影响查询的实时性，Elasticsearch会继续处理搜刮请求。
[*] 索引战略：利用符合的索引战略，可以更有效地利用合并机制，如分期处理小批量数据，并在适当时机进行合并。
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