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文章插圖
前言前兩周寫過一篇《基于Lucene查詢原理分析Elasticsearch的性能》，在最后留了一個彩蛋，說下一篇會介紹一種可以極大的優(yōu)化查詢性能的技術。本文就來介紹這種技術——IndexSorting 。
因為IndexSorting是在ES6.0之后才作為實驗性的功能加入，相關的介紹資料還比較少，所以大部分人對它不夠了解。另一方面是，想要理解它為什么能夠優(yōu)化性能、適合哪些場景、內部如何實現(xiàn)、有何副作用等，也需要花一翻功夫。所以本文專門對IndexSorting進行一個介紹，并分析它的作用、實現(xiàn)、適用場景等。如果你的場景能用上IndexSorting，那么它肯定會給你帶來一個巨大的性能提升！
什么是IndexSorting？IndexSorting是ES的新功能
在Elasticsearch中，IndexSorting是一個很新的功能，6.0版本才引入，并且標記這個功能是Beta版(6.5版本可能會去掉Beta標記) 。
在Lucene中，IndexSorting其實已經發(fā)展了一段時間。最早在10年，Lucene提供了一個IndexSorter的工具，作為一個離線工具可以對Index數(shù)據排序后生成一個新的Index 。后來13年加入了SortingMergePolicy，在Segment進行merge的時候可以生成排好序的新Segment，在17年又加入了Sorting on flushed segment的功能，在Segment最初生成時就進行排序。另一方面是Lucene在查詢時也做了很多優(yōu)化，如果有IndexSorting，很多地方做了提前中斷，后面會講提前中斷對查詢性能的巨大作用。經過幾次Lucene的改進和優(yōu)化，IndexSorting這個功能也終于被集成進Elasticsearch 。
IndexSorting是一種預排序
與查詢時的Sort不同，IndexSorting是一種預排序，即數(shù)據預先按照某種方式進行排序，它是Index的一個設置，不可更改。大家知道，Elasticsearch的底層是Lucene，Lucene中是以Segment為單位進行查詢的，這里說的IndexSorting對數(shù)據進行預排序也是在每個Segment內有序的。
一個Segment中的每個文檔，都會被分配一個docID，docID從0開始，順序分配。在沒有IndexSorting時，docID是按照文檔寫入的順序進行分配的，在設置了IndexSorting之后，docID的順序就與IndexSorting的順序一致。
舉個例子來說，假如文檔中有一列為Timestamp，我們在IndexSorting中設置按照Timestamp逆序排序，那么在一個Segment內，docID越小，對應的文檔的Timestamp越大，即按照Timestamp從大到小的順序分配docID 。
為什么IndexSorting可以優(yōu)化性能？
提前中斷
IndexSorting能夠優(yōu)化性能，主要就是靠四個字，“提前中斷” 。但是提前中斷是有條件的，需要查詢的Sort順序與IndexSorting的順序相同，并且不需要獲取符合條件的記錄總數(shù)(TotalHits) 。
Lucene中的倒排鏈都是按照docID從小到大的順序排列的，在進行組合條件查詢時，也是按照docID從小到大的順序選出符合條件的doc 。那么當查詢時的Sort順序與IndexSorting的順序相同時，會發(fā)生什么呢？
比如查詢時希望按照Timestamp降序排序后返回100條結果，在Lucene中進行查詢時，發(fā)現(xiàn)docID對應的doc順序也剛好是Timestamp降序排序的，那么查詢到前100個符合條件的結果即可返回，這100個一定也是Timestamp最大的100個，這就做到了提前中斷。
提前中斷可以極大的提升查詢性能，特別是當一個查詢條件命中的文檔數(shù)量非常多的時候。在沒有IndexSorting時，必須把所有符合條件的文檔的docID掃描一遍，并且讀取這些doc的一些字段來排序，選出符合條件的doc 。有了IndexSorting之后，只需要選出前Top個doc即可，避免了全部掃描，性能甚至可以提升幾個數(shù)量級。
IndexSorting提高了數(shù)據壓縮率
Lucene中使用了很多的壓縮算法來對數(shù)據進行壓縮，壓縮一方面減少了磁盤使用量，另一方面也減少了查詢時讀取磁盤的數(shù)據量和IO次數(shù)等，對查詢性能有很大幫助。

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