ElasticSearch 使用不一樣表結構存儲時間序列數據的查詢效率分析
以前測試了《MongoDB 使用不一樣表結構存儲時間序列數據的查詢效率分析》mongodb
這裏咱們使用和以前徹底相同的測試數據，來測試 elasticsearch 存儲時間序列的表結構選擇問題。數據庫
一個點一個doc的表結構
一樣咱們以最簡單的表結構開始。在elasticsearch中，先要建立index，而後index下有mapping。所謂的mapping就是表結構的概念。建表的配置以下：json
settings = {
'number_of_shards': 1,
'number_of_replicas': 0,
'index.query.default_field': 'timestamp',
'index.mapping.ignore_malformed': False,
'index.mapping.coerce': False,
'index.query.parse.allow_unmapped_fields': False,
}
mappings = {
'testdata': {
'_source': {'enabled': False},
'_all': {'enabled': False},
'properties': {
'timestamp': {
'type': 'date',
'index': 'no',
'store': False,
'dynamic': 'strict',
'doc_values': True,
'fielddata': {
'format': 'doc_values'
}
},
'vAppid': {
'type': 'string',
'index': 'no',
'store': False,
'dynamic': 'strict',
'doc_values': True,
'fielddata': {
'format': 'doc_values'
}
},
'iResult': {
'type': 'string',
'index': 'no',
'store': False,
'dynamic': 'strict',
'doc_values': True,
'fielddata': {
'format': 'doc_values'
}
},
'vCmdid': {
'type': 'string',
'index': 'no',
'store': False,
'dynamic': 'strict',
'doc_values': True,
'fielddata': {
'format': 'doc_values'
}
},
'dProcessTime': {
'type': 'integer',
'index': 'no',
'store': False,
'dynamic': 'strict',
'doc_values': True,
'fielddata': {
'format': 'doc_values'
}
},
'totalCount': {
'type': 'integer',
'index': 'no',
'store': False,
'dynamic': 'strict',
'doc_values': True,
'fielddata': {
'format': 'doc_values'
}
}
}
}
}
表結構雖然沒有作按時間段打包的高級優化，可是一些es相關的設置是特別值得注意的。首先_source被關閉了，這樣原始的json文檔不會被重複存儲一遍。其次_all也被關閉了。並且每一個字段的store都是False，也就是不會單獨被存儲。以前測試mongodb的時候，全部字段都沒有建索引的，因此爲了公平起見，這裏把索引都關了。這些都關掉了，那麼數據存哪裏了？存在doc_values裏。doc_values用於在作聚合運算的時候，根據一批文檔id快速找到對應的列的值。doc_values在磁盤上一個按列壓縮存儲的文件，很是高效。segmentfault
那麼800多萬行數據導入以後，磁盤佔用狀況如何？服務器
size: 198Mi (198Mi) docs: 8,385,335 (8,385,335)
很是驚人，838萬行在mongodb裏佔了3G的磁盤空間，導入es竟然只佔用了198M。即使把全部維度字段的索引加上膨脹也很是小。app
size: 233Mi (233Mi) docs: 8,385,335 (8,385,335)
那麼查詢效率呢？elasticsearch
q = {
'aggs': {
'timestamp': {
'terms': {
'field': 'timestamp'
},
'aggs': {
'totalCount': {'sum': {'field': 'totalCount'}}
}
}
},
}
res = es.search(index="wentao-test1", doc_type='testdata', body=q, search_type='count')
一樣是按時間聚合，取得同週期的totalCount之和。查詢結果爲：測試
{u'_shards': {u'failed': 0, u'successful': 1, u'total': 1},
u'aggregations': {u'timestamp': {u'buckets': [{u'doc_count': 38304,
u'key': 1428789900000,
u'key_as_string': u'2015-04-11T22:05:00.000Z',
u'totalCount': {u'value': 978299.0}},
{u'doc_count': 38020,
u'key': 1428789960000,
u'key_as_string': u'2015-04-11T22:06:00.000Z',
u'totalCount': {u'value': 970089.0}},
{u'doc_count': 37865,
u'key': 1428789660000,
u'key_as_string': u'2015-04-11T22:01:00.000Z',
u'totalCount': {u'value': 917908.0}},
{u'doc_count': 37834,
u'key': 1428789840000,
u'key_as_string': u'2015-04-11T22:04:00.000Z',
u'totalCount': {u'value': 931039.0}},
{u'doc_count': 37780,
u'key': 1428790140000,
u'key_as_string': u'2015-04-11T22:09:00.000Z',
u'totalCount': {u'value': 972810.0}},
{u'doc_count': 37761,
u'key': 1428790020000,
u'key_as_string': u'2015-04-11T22:07:00.000Z',
u'totalCount': {u'value': 953866.0}},
{u'doc_count': 37738,
u'key': 1428790080000,
u'key_as_string': u'2015-04-11T22:08:00.000Z',
u'totalCount': {u'value': 969901.0}},
{u'doc_count': 37598,
u'key': 1428789600000,
u'key_as_string': u'2015-04-11T22:00:00.000Z',
u'totalCount': {u'value': 919538.0}},
{u'doc_count': 37541,
u'key': 1428789720000,
u'key_as_string': u'2015-04-11T22:02:00.000Z',
u'totalCount': {u'value': 920581.0}},
{u'doc_count': 37518,
u'key': 1428789780000,
u'key_as_string': u'2015-04-11T22:03:00.000Z',
u'totalCount': {u'value': 924791.0}}],
u'doc_count_error_upper_bound': 0,
u'sum_other_doc_count': 8007376}},
u'hits': {u'hits': [], u'max_score': 0.0, u'total': 8385335},
u'timed_out': False,
u'took': 1033}
只花了1秒鐘的時間，以前這個查詢在mongodb裏須要花9秒。那麼是否是由於elasticsearch是並行數據庫因此快呢？咱們以前在建立index的時候故意指定了shard數量爲1，因此這個查詢只有一個機器參與的。爲了好奇，我又試驗瞭如下6個分片的。在分片爲6的時候，總尺寸爲259M（含索引），而上面那個查詢只須要200ms。固然這裏測試的時候使用的mongodb和es的機器不徹底同樣，也許是由於硬件緣由呢？優化
第二個查詢要複雜一些，按vAppid過濾，而後按timestamp和vCmdid兩個維度聚合。查詢以下：ui
q = {
'query': {
'constant_score': {
'filter': {
'bool': {
'must_not': {
'term': {
'vAppid': ''
}
}
}
}
},
},
'aggs': {
'timestamp': {
'terms': {
'field': 'timestamp'
},
'aggs': {
'vCmdid': {
'terms': {
'field': 'vCmdid'
},
'aggs': {
'totalCount': {'sum': {'field': 'totalCount'}}
}
}
}
}
},
}
res = es.search(index="wentao-test3", doc_type='testdata', body=q, search_type='count')
constant_score跳過了score階段。查詢結果以下：
{u'_shards': {u'failed': 0, u'successful': 1, u'total': 1},
u'aggregations': {u'timestamp': {u'buckets': [{u'doc_count': 38304,
u'key': 1428789900000,
u'key_as_string': u'2015-04-11T22:05:00.000Z',
u'vCmdid': {u'buckets': [{u'doc_count': 7583,
u'key': u'10000',
u'totalCount': {u'value': 241108.0}},
{u'doc_count': 4122, u'key': u'19', u'totalCount': {u'value': 41463.0}},
{u'doc_count': 2312, u'key': u'14', u'totalCount': {u'value': 41289.0}},
{u'doc_count': 2257, u'key': u'18', u'totalCount': {u'value': 57845.0}},
{u'doc_count': 1723,
u'key': u'1002',
u'totalCount': {u'value': 33844.0}},
{u'doc_count': 1714,
u'key': u'2006',
u'totalCount': {u'value': 33681.0}},
{u'doc_count': 1646,
u'key': u'2004',
u'totalCount': {u'value': 28374.0}},
{u'doc_count': 1448, u'key': u'13', u'totalCount': {u'value': 32187.0}},
{u'doc_count': 1375, u'key': u'3', u'totalCount': {u'value': 32976.0}},
{u'doc_count': 1346,
u'key': u'2008',
u'totalCount': {u'value': 45932.0}}],
u'doc_count_error_upper_bound': 0,
u'sum_other_doc_count': 12778}},
... // ignore
{u'doc_count': 37518,
u'key': 1428789780000,
u'key_as_string': u'2015-04-11T22:03:00.000Z',
u'vCmdid': {u'buckets': [{u'doc_count': 7456,
u'key': u'10000',
u'totalCount': {u'value': 234565.0}},
{u'doc_count': 4049, u'key': u'19', u'totalCount': {u'value': 39884.0}},
{u'doc_count': 2308, u'key': u'14', u'totalCount': {u'value': 39939.0}},
{u'doc_count': 2263, u'key': u'18', u'totalCount': {u'value': 57121.0}},
{u'doc_count': 1731,
u'key': u'1002',
u'totalCount': {u'value': 32309.0}},
{u'doc_count': 1695,
u'key': u'2006',
u'totalCount': {u'value': 33299.0}},
{u'doc_count': 1649,
u'key': u'2004',
u'totalCount': {u'value': 28429.0}},
{u'doc_count': 1423, u'key': u'13', u'totalCount': {u'value': 30672.0}},
{u'doc_count': 1340,
u'key': u'2008',
u'totalCount': {u'value': 45051.0}},
{u'doc_count': 1308, u'key': u'3', u'totalCount': {u'value': 32076.0}}],
u'doc_count_error_upper_bound': 0,
u'sum_other_doc_count': 12296}}],
u'doc_count_error_upper_bound': 0,
u'sum_other_doc_count': 8007376}},
u'hits': {u'hits': [], u'max_score': 0.0, u'total': 8385335},
u'timed_out': False,
u'took': 2235}
查詢只花了2.2秒，而以前在mongodb上花了21.4秒。在6個shard的index上跑一樣的查詢，只需花0.6秒。
一個時間段打包成一個doc
和以前 MongoDB 的 _._._._.v 的結構同樣，數據按照維度嵌套存放在內部的子文檔裏。
表結構以下
mappings = {
'testdata': {
'_source': {'enabled': False},
'_all': {'enabled': False},
'properties': {
'max_timestamp': {
'type': 'date',
'index': 'not_analyzed',
'store': False,
'dynamic': 'strict',
'doc_values': False,
'fielddata': {
'format': 'disabled'
}
},
'min_timestamp': {
'type': 'date',
'index': 'not_analyzed',
'store': False,
'dynamic': 'strict',
'doc_values': False,
'fielddata': {
'format': 'disabled'
}
},
'count': {
'type': 'integer',
'index': 'no',
'store': False,
'dynamic': 'strict',
'doc_values': False,
'fielddata': {
'format': 'disabled'
}
},
'sum_totalCount': {
'type': 'integer',
'index': 'no',
'store': False,
'dynamic': 'strict',
'doc_values': False,
'fielddata': {
'format': 'disabled'
}
},
'sum_dProcessTime': {
'type': 'integer',
'index': 'no',
'store': False,
'dynamic': 'strict',
'doc_values': False,
'fielddata': {
'format': 'disabled'
}
},
'_': { # timestamp
'type': 'nested',
'properties': {
'd': {'type': 'date', 'index': 'not_analyzed', 'store': False, 'fielddata': {'format': 'fst'}},
'c': {'type': 'integer', 'index': 'not_analyzed', 'store': False, 'fielddata': {'format': 'fst'}},
'0': {'type': 'integer', 'index': 'not_analyzed', 'store': False, 'fielddata': {'format': 'fst'}},
'1': {'type': 'integer', 'index': 'not_analyzed', 'store': False, 'fielddata': {'format': 'fst'}},
'_': { # vAppid
'type': 'nested',
'properties': {
'd': {'type': 'string', 'index': 'not_analyzed', 'store': False, 'fielddata': {'format': 'fst'}},
'_': { # iResult
'type': 'nested',
'properties': {
'd': {'type': 'string', 'index': 'not_analyzed', 'store': False, 'fielddata': {'format': 'fst'}},
'_': { # vCmdid
'type': 'nested',
'properties': {
'd': {'type': 'string', 'index': 'not_analyzed', 'store': False, 'fielddata': {'format': 'fst'}},
'v': { # values
'type': 'nested',
'properties': {
'0': {'type': 'integer', 'index': 'not_analyzed', 'store': False, 'fielddata': {'format': 'fst'}},
'1': {'type': 'integer', 'index': 'not_analyzed', 'store': False, 'fielddata': {'format': 'fst'}}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
表結構的要點是一對nested的嵌套文檔。nested的成員必須打開doc_values或者index中的一項，不然數據不會被保存。由於doc_values更佔空間，因此咱們選擇了不存doc values。
在 MongoDB 裏的數據
{
"sharded" : false,
"primary" : "shard2_RS",
"ns" : "wentao_test.sparse_precomputed_no_appid",
"count" : 39,
"size" : 2.68435e+08,
"avgObjSize" : 6.88294e+06,
"storageSize" : 2.75997e+08,
"numExtents" : 3,
"nindexes" : 1,
"lastExtentSize" : 1.58548e+08,
"paddingFactor" : 1.0000000000000000,
"systemFlags" : 1,
"userFlags" : 1,
"totalIndexSize" : 8176,
"indexSizes" : {
"_id_" : 8176
},
"ok" : 1.0000000000000000,
"$gleStats" : {
"lastOpTime" : Timestamp(1429187664, 3),
"electionId" : ObjectId("54c9f324adaa0bd054140fda")
}
}
只有39個文檔，尺寸是270M。數據導入到es以後
size: 74.6Mi (74.6Mi) docs: 9,355,029 (9,355,029)
文檔數變成了935萬個，由於子文檔在es裏也算成文檔的，尺寸只有74M。查詢條件以下
q = {
'aggs': {
'expanded_timestamp': {
'nested' : {
'path': '_'
},
'aggs': {
'grouped_timestamp': {
'terms': {
'field': '_.d',
'size': 0
},
'aggs': {
'totalCount': {
'sum': {
'field': '_.0'
}
}
}
}
}
}
}
}
res = es.search(index="wentao-test4", doc_type='testdata', body=q, search_type='count')
注意 _.0 是預先計算好的同週期的 totalCount sum。嵌套的維度字段排序是 timestmap => vAppid => iResult => vCmdid => values (0 as toalCount, 1 as dProcessTime)。
{u'_shards': {u'failed': 0, u'successful': 1, u'total': 1},
u'aggregations': {u'expanded_timestamp': {u'doc_count': 743,
u'grouped_timestamp': {u'buckets': [{u'doc_count': 8,
u'key': 1428790140000,
u'key_as_string': u'2015-04-11T22:09:00.000Z',
u'totalCount': {u'value': 972810.0}},
... // ignore
{u'doc_count': 1,
u'key': 1428793140000,
u'key_as_string': u'2015-04-11T22:59:00.000Z',
u'totalCount': {u'value': 83009.0}}],
u'doc_count_error_upper_bound': 0,
u'sum_other_doc_count': 0}}},
u'hits': {u'hits': [], u'max_score': 0.0, u'total': 39},
u'timed_out': False,
u'took': 56}
查詢只花了0.056秒。使用預先計算的值並不公平。使用原始的值計算也是能夠作到的：
q = {
'aggs': {
'per_id': {
'terms': {
'field': '_uid'
},
'aggs': {
'expanded_timestamp': {
'nested' : {
'path': '_'
},
'aggs': {
'grouped_timestamp': {
'terms': {
'field': '_.d'
},
'aggs': {
'expanded_vAppid': {
'nested' : {
'path': '_._._._.v'
},
'aggs': {
'totalCount': {
'sum' : {
'field': '_._._._.v.0'
},
}
}
}
}
}
}
}
}
}
},
}
這裏使用了多級展開，最後對 _._._._.v.0 求和。計算的結果和 _.0 求和是同樣的。花的時間是0.548秒。
而後再來測一下按vAppid過濾，同時按時間和vCmdid兩個維度聚合的查詢。這個寫起來有一些變態：
q = {
'aggs': {
'expanded_timestamp': {
'nested' : {
'path': '_'
},
'aggs': {
'grouped_timestamp': {
'terms': {
'field': '_.d',
'size': 0
},
'aggs': {
'expanded_to_vAppid': {
'nested' : {
'path': '_._'
},
'aggs': {
'vAppid_not_empty': {
'filter': {
'bool': {
'must_not': {
'term': {
'_._.d': ''
}
}
}
},
'aggs': {
'expanded_to_vCmdid': {
'nested' : {
'path': '_._._._'
},
'aggs': {
'ts_and_vCmdid': {
'terms': {'field': '_._._._.d', 'size': 0}, # _._._._.d is vCmdid
'aggs': {
'expanded_to_values': {
'nested' : {
'path': '_._._._.v'
},
'aggs': {
'totalCount': {
'sum' : {
'field': '_._._._.v.0'
},
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
查詢的速度是3.2秒。比原始格式保存的方式查起來要慢。可是實際狀況下，預先計算的值是更可能被使用的，這種須要拆開原始的value的狀況不多。
總結
ElasticSearch 就像閃電同樣快。
- 原始格式保存，佔用 198M（mongodb是3G），查詢1秒（mongodb是9秒）
- 打包格式保存，佔用 74M（mongodb是270M），查詢0.54秒（mongodb是7.1秒）
- 打包格式在原始值要徹底展開的時候稍微比原始格式要慢，可是打包能夠很方便的存儲預聚合的值，那麼大部分時候讀取甚至是0.05秒這個級別的。
若是咱們能夠用74M，存儲880萬個點。那麼有2T硬盤，能夠存多少數據呢？不少不少……不但能夠存進去讀出來，更重要的是es還能夠幫咱們在服務器端完成按需聚合，從不一樣維度快速展現數據。
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