ElasticSearch中NoSql应用优化的方法

蜗牛互联网技术资讯2022-05-071970

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再来说说NoSql应用，通常搜索引擎的取数据的过程是：

首先通过搜索词匹配倒排表得到一个只有id的结果集，然后通过id匹配正排索引拿到对应的文档字段，最后返回结果，这样的好处是：

可以让倒排索引尽量小，保证IO性能
id是由搜索引擎自行分配维护的，并不依赖外部映射关系，做到将文档id和文档内容分离，使得文档内容可以像NoSql一样横向扩展字段
可以在返回搜索结果的同时把文档原始内容带上，通过一次查询就返回前端展示所必须的信息（排序和内容），从而免去了从db取数据的IO开销

这样来说，搜索引擎确实可以一定程度上接替一部分db的工作，有做第二db（NoSql）的能力。

这次简单聊聊搜索引擎在NoSql上的典型应用场景：

1. 业务宽表

业务宽表应该是最常遇见的一类NoSql应用，作用是关联在db中相互独立存储的几张业务表为一张大中间表，从而可以将复杂的取数逻辑简化为一次查询，看上去很有诱惑力。那为什么不直接把这些业务字段在db中就存储为一张表呢，大致的原因是：

某个产品在由小到大的发展过程中必然随着业务线的拆分，对应的业务db库表也必然随之拆分，方便开发维护（解耦）
如果表存储的数据量很大，要进行一次ddl操作的代价会很高（锁表），新的业务需求（新增字段）就不得不通过新建一张附表来避免锁表带来的业务中断

事物都具有两面性，拆表解决了上述的问题，同时也带来了新的麻烦，如果某个业务同时依赖了多张业务表，那么进行一次数据交互就必然伴随着多次db操作（复杂的取数逻辑），如果还需要对某个字段进行排序，就必须得借助join操作（增大db压力）。

这时为了简化逻辑或者是减轻db压力，就可以在业务表之外新建一张业务宽表存储到ES，即使数据量很大（上十亿），依然可以快速的添加字段而不会引起锁表操作，而且NoSql的特性也天然适合业务快速发展的场景。

Tips：搜索引擎一般响应时间在0-100ms左右，ES因为gc的原因偶尔会有秒级的rt，所以应用需要评估对引擎响应时间（rt）的敏感程度。

2. 大数据交换/存储

离线计算有时得到的结果很大（比如根据各种消费规则算出一批潜在客户），而又需要结果进行各种在线查询计算，如果是千万级别的数据，如果直接导入db，可能会严重影响在线业务，而传统的大数据存储，比如HBase，在二级索引方面又没有那么给力，而ES可以支撑千万级别离线数据的快速导入，也能在导入完成后提供在线查询业务，相对会比较适合这个场景。

还有一个典型的大数据存储场景就是日志存储系统（ELK）了，一般情况下在线业务输出的日志量都是很惊人的，而且是一个典型的写多读少应用，同时需要强大的写入性能和比较强的搜索匹配能力，ES也是比较合适的载体。

Tips：在这个场景下，应用需要注意控制写入速率，避免引擎因为merge或者垃圾回收而导致长时间无响应，另外尽量保证所在集群与在线业务集群物理隔离。

3. 增强关键字匹配

db（mysql）尽管也有全文索引能力，但是对于昂贵的db资源来说，用在全文搜索的场景上并不太合适，如果需要提供几百万数据的全文检索能力，几台vm就足够搜索引擎以足够的性能跑了，这样的场景，搜索引擎就可以作为一个具有全文检索能力的廉价存储资源使用。

Tips：作为存储资源使用的情况下，需要注意的是搜索引擎提供的是“近实时”的查询服务，经常性的是在数据写入之后几秒或者几分钟后才可见，应用需要评估对数据实时性的敏感程度，过于敏感的业务不建议应用在这个场景。

4. 外部索引

以HBase为例，其拥有廉价且强大的大数据存储能力，可以自动分裂数据文件，保证读写性能稳定。但是要提供稳定的在线查询能力，HBase的rowkey设计非常微妙，而且大数据量情况下重建rowkey是个高成本的操作，原生又不支持二级索引，这时要保证HBase查询的灵活稳定，最好的办法就是在外部建立一个二级索引，既拥有搜索引擎强大的检索能力，又有自身稳定的存储性能，而且即使外部索引需要重建，也只需要在新索引创建完成之后切换查询流量就可以了。

Tips：保证两侧数据的一致性是这种场景下经常遇到的难题，如果还没有有完善的双写机制，比较合适的是用合理的补偿机制来保证。

5. 在线统计

ES在聚合查询上确实下了不少功夫，从1.x版本到5.x版本，聚合查询的功能一直在不断完善，聚合查询提供的是一定程度上的统计查询能力，而且比较侧重于ELK之类的日志分析，主要是：