Elasticsearch 性能优化秘籍：_source 字段配置全攻略

嘿，老伙计们！我是老码农张三，今天咱们聊聊 Elasticsearch 里面一个贼好用的东西——_source字段。这玩意儿吧，说起来简单，但配置起来门道可多了，搞不好就会影响查询效率，甚至还可能让你多花冤枉钱在存储上。所以，今天咱们就来好好扒一扒_source字段的配置，让你在 Elasticsearch 的世界里玩得更溜。

1. _source 字段是啥？为啥重要？

简单来说，_source字段就是存储你在 Elasticsearch 里索引的原始 JSON 文档的地方。当你插入一条数据的时候，Elasticsearch 会把你的 JSON 文档原封不动地存放在_source里。这样，当你查询的时候，Elasticsearch 就能直接从_source里把原始数据拿出来，而不用再去解析、重建。听起来是不是很方便？

那它为啥重要呢？因为它直接影响了你的查询效率和存储成本！

• 查询效率： 假设你只想查询文档中的某个字段，但是 Elasticsearch 默认会把整个_source都加载出来。如果_source很大，那么加载的时间就会变长，查询效率自然就慢了。
• 存储成本： 原始的 JSON 文档通常会占用大量的存储空间。如果你的数据量很大，那么_source字段的存储成本就会非常可观。你可能需要花更多的钱去购买存储空间，或者不得不忍受慢吞吞的查询速度。

所以，合理地配置_source字段，就能让你在查询效率和存储成本之间找到一个完美的平衡点。

2. _source 字段的配置选项

Elasticsearch 提供了丰富的配置选项，让你能够灵活地控制_source字段的行为。下面咱们就来一一解读一下：

2.1 enabled：开启或关闭 _source 字段

这个选项是最基础的，也是最关键的。它决定了是否存储_source字段。取值可以是true（默认）或false。

• true： 开启_source字段。Elasticsearch 会存储原始的 JSON 文档。这是默认的设置，也是大多数情况下的选择。如果你需要获取完整的原始数据，那么就得开启它。
• false： 关闭_source字段。Elasticsearch 不会存储原始的 JSON 文档。这意味着你无法获取原始数据，但可以节省大量的存储空间。如果你只需要查询和聚合结果，而不需要获取原始数据，那么就可以关闭它。

场景分析：

• 适用场景： 当你只需要对数据进行统计、分析、聚合，或者你的数据源是其他地方，不需要依赖 Elasticsearch 的原始数据时，可以关闭_source字段。
• 不适用场景： 当你需要获取原始数据，或者需要基于原始数据进行更新、删除操作时，必须开启_source字段。

配置示例：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "field1": {
        "type": "text"
      },
      "field2": {
        "type": "integer"
      }
    },
    "_source": {
      "enabled": false
    }
  }
}

在这个例子中，我们关闭了_source字段。这意味着，你无法通过查询获取原始的 JSON 文档。但是，你可以继续对field1和field2进行查询和聚合操作。

2.2 includes 和 excludes：包含或排除字段

这两个选项允许你控制_source字段中包含哪些字段，以及排除哪些字段。它们都是字符串数组，用于指定字段的名称。这哥俩可以单独使用，也可以一起使用。

• includes： 指定_source字段中包含的字段。只有在includes中指定的字段才会被存储在_source字段中。如果同时设置了includes和excludes，那么includes的优先级更高。
• excludes： 指定_source字段中排除的字段。在excludes中指定的字段不会被存储在_source字段中。

场景分析：

• 适用场景： 当你只需要存储部分字段，或者需要隐藏敏感信息时，可以使用includes和excludes。例如，你可以使用includes只存储关键的字段，从而减少_source字段的大小；或者使用excludes排除包含用户密码的字段，从而保护用户隐私。
• 不适用场景： 当你需要存储所有字段，或者没有需要排除的敏感信息时，可以直接使用默认设置，或者只开启_source字段。

配置示例：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "field1": {
        "type": "text"
      },
      "field2": {
        "type": "integer"
      },
      "field3": {
        "type": "keyword"
      },
      "field4": {
        "type": "date"
      }
    },
    "_source": {
      "includes": ["field1", "field2"],
      "excludes": ["field3"]
    }
  }
}

在这个例子中，我们只包含了field1和field2，排除了field3。这意味着，只有field1和field2会被存储在_source字段中，field3不会被存储，而field4也不会被存储，因为field4既不在includes里，也不在excludes里。

2.3 compress：压缩 _source 字段

这个选项允许你对_source字段进行压缩，从而减少存储空间。压缩算法是基于 DEFLATE 的。取值可以是true或false（默认）。

• true： 开启压缩。Elasticsearch 会对_source字段进行压缩。这可以节省存储空间，但会增加 CPU 的开销，因为需要在写入和读取数据时进行压缩和解压缩操作。
• false： 关闭压缩。Elasticsearch 不会对_source字段进行压缩。这是默认的设置。

场景分析：

• 适用场景： 当你的数据量很大，并且对存储成本比较敏感时，可以使用compress选项。尤其是在磁盘 I/O 成为瓶颈的时候，压缩可以有效减少磁盘的读写量。
• 不适用场景： 当你的 CPU 资源比较紧张，或者对查询性能要求很高时，不建议使用compress选项。压缩和解压缩操作会占用 CPU 资源，可能会影响查询性能。

配置示例：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "field1": {
        "type": "text"
      },
      "field2": {
        "type": "integer"
      }
    },
    "_source": {
      "compress": true
    }
  }
}

在这个例子中，我们开启了compress选项。这意味着，Elasticsearch 会对_source字段进行压缩。

2.4 compress_threshold：压缩阈值

这个选项与compress选项配合使用。它指定了对_source字段进行压缩的阈值。只有当_source字段的大小超过这个阈值时，才会进行压缩。阈值的单位是字节。默认值是 -1，表示禁用阈值。这个参数可以帮助你更精细地控制压缩行为。

• 值： 以字节为单位的阈值。如果_source字段的大小超过这个阈值，则进行压缩。
• -1（默认）： 禁用阈值。所有_source字段都会被压缩（如果compress为true）。

场景分析：

• 适用场景： 当你想避免对小的_source字段进行压缩时，可以使用compress_threshold选项。例如，你可以设置一个阈值，只对大于 1KB 的_source字段进行压缩。
• 不适用场景： 如果你希望对所有_source字段都进行压缩，或者没有特别的需求，可以直接使用默认设置，或者不设置compress_threshold选项。

配置示例：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "field1": {
        "type": "text"
      },
      "field2": {
        "type": "integer"
      }
    },
    "_source": {
      "compress": true,
      "compress_threshold": "1kb"
    }
  }
}

在这个例子中，我们设置了压缩阈值为 1KB。这意味着，只有当_source字段的大小超过 1KB 时，才会进行压缩。

3. 最佳实践：如何配置 _source 字段

说了这么多，那么在实际应用中，我们该如何配置_source字段呢？下面我来分享一些最佳实践，希望能给你带来一些启发：

3.1 评估需求

在配置_source字段之前，首先要评估你的需求。你需要问自己以下几个问题：

• 是否需要原始数据？ 如果你只需要查询和聚合结果，而不需要获取原始数据，那么可以关闭_source字段。
• 需要哪些字段？ 如果你需要存储原始数据，但只需要存储部分字段，那么可以使用includes和excludes选项。
• 对存储成本有多敏感？ 如果你的数据量很大，并且对存储成本比较敏感，那么可以考虑使用compress选项。
• 对查询性能有多高的要求？ 如果你的 CPU 资源比较紧张，或者对查询性能要求很高，那么需要权衡是否使用compress选项。

3.2 根据需求选择配置方案

根据你的需求，选择合适的配置方案。下面是一些常见的配置方案：

• 方案一：关闭 _source 字段

  • 场景： 你只需要对数据进行统计、分析、聚合，或者你的数据源是其他地方，不需要依赖 Elasticsearch 的原始数据。
  • 配置： "_source": {"enabled": false}
  • 优点： 节省存储空间，提高查询效率。
  • 缺点： 无法获取原始数据。

• 方案二：只包含关键字段

  • 场景： 你需要存储原始数据，但只需要存储部分字段。
  • 配置： "_source": {"includes": ["field1", "field2"]}
  • 优点： 减少_source字段的大小，提高查询效率，保护敏感信息。
  • 缺点： 无法获取未包含的字段。

• 方案三：排除敏感字段

  • 场景： 你需要存储原始数据，但需要隐藏敏感信息。
  • 配置： "_source": {"excludes": ["password", "credit_card"]}
  • 优点： 保护用户隐私，提高安全性。
  • 缺点： 无法获取被排除的字段。

• 方案四：开启压缩

  • 场景： 你的数据量很大，并且对存储成本比较敏感。
  • 配置： "_source": {"compress": true}
  • 优点： 节省存储空间。
  • 缺点： 增加 CPU 开销，可能影响查询性能。

• 方案五：开启压缩，并设置阈值

  • 场景： 你想避免对小的_source字段进行压缩。
  • 配置： "_source": {"compress": true, "compress_threshold": "1kb"}
  • 优点： 节省存储空间，减少 CPU 开销。
  • 缺点： 需要根据实际情况调整阈值。

3.3 监控和调整

配置好_source字段之后，还需要持续地监控和调整。你可以通过以下方式进行监控：

• 监控存储空间： 观察 Elasticsearch 集群的存储空间使用情况，看看_source字段是否占用了过多的存储空间。
• 监控查询性能： 观察查询的响应时间，看看_source字段的配置是否影响了查询性能。
• 调整配置： 根据监控结果，调整_source字段的配置。例如，如果存储空间不足，可以考虑关闭_source字段，或者使用includes和excludes选项；如果查询性能下降，可以考虑关闭compress选项，或者调整compress_threshold选项。

4. 常见问题及解决方案

在配置_source字段的过程中，你可能会遇到一些问题。下面我列出一些常见问题，并提供相应的解决方案：

• 问题一：关闭 _source 字段后，无法获取原始数据

  • 解决方案： 检查你的查询语句，确保没有尝试获取_source字段。如果你确实需要获取原始数据，那么需要重新开启_source字段，并重新索引数据。

• 问题二：使用 includes 或 excludes 后，某些字段没有被存储

  • 解决方案： 检查你的配置，确保你正确地指定了includes或excludes的字段名称。同时，要注意includes和excludes的优先级。includes的优先级高于excludes。

• 问题三：开启 compress 后，查询性能下降

  • 解决方案： 检查你的 CPU 资源使用情况，看看压缩和解压缩操作是否占用了过多的 CPU 资源。如果 CPU 资源不足，可以考虑关闭compress选项，或者调整compress_threshold选项。

• 问题四：压缩后的数据，查询时出现错误

  • 解决方案： 检查你的 Elasticsearch 版本，确保你使用的版本支持压缩功能。如果版本过低，需要升级 Elasticsearch。另外，也要检查你的数据是否损坏，如果数据损坏，则需要重新索引数据。

5. 总结

好了，今天关于 Elasticsearch _source字段的配置就讲到这里了。希望通过今天的讲解，你能够更好地理解_source字段的作用和配置方法，从而优化你的 Elasticsearch 性能。记住，没有一成不变的配置方案，需要根据实际情况，不断地尝试、调整，找到最适合你的配置。

最后，我想说的是，技术这条路，没有捷径，只有不断地学习、实践、总结，才能不断地进步。加油，老伙计们！咱们下次再见！