Elasticsearch のデータ構造

Elasticsearch のクエリで利用する、データ構造をまとめました。

	index	`doc_values`	fielddata	`global_ordinals`
用途	検索	sort/集計/script	sort/集計/script	パフォーマンス向上
フィールド	ほとんど全て	text 以外ほぼ全て	text	text, keyword など
格納場所	ストレージ	ストレージ	ヒープメモリ	ヒープメモリ
キャッシュ	ファイルシステムキャッシュ	ファイルシステムキャッシュ	フィールドデータキャッシュ	フィールドデータキャッシュ
デフォルト	有効	有効	無効	有効※

※ eager_global_ordinals は無効

これらの [用途] で使わないフィールドは、無効にすることでリソース消費を削減できます。

その他の Elasticsearch の使い方は以下の記事をご覧ください。

Elastic Stack実践ガイド[Elasticsearch/Kibana編] impress top gearシリーズ

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データ構造の種類

index
doc_values
fielddata
global_ordinals

index

index とは、検索で利用するストレージ上のデータ構造です。

analyzer の後に indexe を作成します。

PUT index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "test_field": { 
        "type":  "text",
        "index": false
      }
    }
  }
}

index を無効にすると、インデックスが作成されず、検索できないことを確かめます。

PUT index/_doc/1
{
  "test_field":"Elasticsearch"
}

GET index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "test_field": "Elasticsearch"
    }
  }
}

"type": "query_shard_exception",
"reason": "failed (中略) since it is not indexed.",

インデックスが無いと、検索できないことを確認できました。

doc_values

doc_values とは、ソート・集計・script で利用するストレージ上のデータ構造です。

doc_values を無効にすると、集計できないことを確かめます。

PUT doc_values
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "num": { 
        "type":  "integer",
        "doc_values": false
      }
    }
  }
}

POST doc_values/_bulk
{ "index": { "_id": "1" } }
{ "num":1 }
{ "index": {"_id": "2" } }
{ "num":2 }
{ "index": { "_id": "3" } }
{ "num":3 }

GET doc_values/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "result": {
      "avg": {
        "field":"num"
      }
    }
  }
}

"reason": "(中略) Use doc values instead."

doc_values が無効なので、集計できなくなりました。

fielddata

fielddata とは、ソート・集計・script で利用するメモリ上のデータ構造です。
text フィールドタイプ専用のデータ構造です。

元々は全てのフィールドタイプで fielddata を利用していたが、メモリを食いすぎるため、ストレージ上にデータを置く doc_values が開発された経緯があるようです。(詳しくはこちら)

fielddata を有効にすることで、text フィールドでも集計可能になります。

PUT fielddata
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "str": { 
        "type":  "text",
        "fielddata": true
      }
    }
  }
}

POST fielddata/_bulk
{ "index": { "_id": "1" } }
{ "str":"Elasticsearch is full search engine" }
{ "index": {"_id": "2" } }
{ "str":"Elasticsearch search a doc" }
{ "index": { "_id": "3" } }
{ "str":"Elasticsearch aggrigation terms" }

GET fielddata/_search?size=0
{
  "aggs": {
    "tags": {
      "terms": {
        "field": "str",
        "min_doc_count": 2
      } 
    }
  }
}

      "buckets": [
        {
          "key": "elasticsearch",
          "doc_count": 3
        },
        {
          "key": "search",
          "doc_count": 2
        }

fielddata を有効にすることで、text フィールドでも集計できました。

global_ordinals

ordinals (グローバル序数) とは とは、doc values の代わりに順番に割り当てた数字です。

Elasticsearch は、doc values の代わりに、コンパクトな序数をヒープメモリに置き、パフォーマンスを向上させます。

Doc ID	doc values	序数
1	Elasticsearch	1
2	OpenSearch	2
3	Elasticsearch	1

同じ用語には同じ序数。
カーディナリが高いほど序数と用語のマッピングが増えるので、メモリ消費が増える

eager_global_ordinals

eager_global_ordinals とは、ordinals (序数) のマッピングを構築するタイミングを決めるパラメータです。

true: シャードが refresh する際に ordinals (序数) のマッピングを構築
false: 検索で必要な時に ordinals (序数) のマッピングを構築

つまり、true にすると検索が早くなります。(refresh は遅くなります)

PUT ordinals
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "str": { 
        "type":  "keyword",
        "eager_global_ordinals": true
      }
    }
  }
}