ElasticSearch 使用不一樣表結構存儲時間序列數據的查詢效率分析
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。python
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：web
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。mongodb
那麼800多萬行數據導入以後，磁盤佔用狀況如何？數據庫
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。json
size: 233Mi (233Mi)docs: 8,385,335 (8,385,335)
那麼查詢效率呢？bash
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：服務器
{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？app
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：elasticsearch
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：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'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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