优化搜索性能
虽然建立索引的操作非常耗时,但是那毕竟只在最初创建时才需要,平时只是少量的维护操作,更何况这些可以放到一个后台进程处理,并不影响用户搜索。我们创建索引的目的就是给用户搜索,所以搜索的性能才是我们最关心的。下面就来探讨一下如何提高搜索性能。
1 将索引放入内存
这是一个最直观的想法,因为内存比磁盘快很多。Lucene提供了RAMDirectory可以在内存中容纳索引:
Directory fsDir = FSDirectory.getDirectory(“/data/index/”, false);
Directory ramDir = new RAMDirectory(fsDir);
Searcher searcher = new IndexSearcher(ramDir);
但是实践证明RAMDirectory和FSDirectory速度差不多,当数据量很小时两者都非常快,当数据量较大时(索引文件400M)RAMDirectory甚至比FSDirectory还要慢一点,这确实让人出乎意料。
而且lucene的搜索非常耗内存,即使将400M的索引文件载入内存,在运行一段时间后都会out of memory,所以个人认为载入内存的作用并不大。
2 优化时间范围限制
既然载入内存并不能提高效率,一定有其它瓶颈,经过测试发现最大的瓶颈居然是时间范围限制,那么我们可以怎样使时间范围限制的代价最小呢?
当需要搜索指定时间范围内的结果时,可以:
1、用RangeQuery,设置范围,但是RangeQuery的实现实际上是将时间范围内的时间点展开,组成一个个BooleanClause加入到 BooleanQuery中查询,因此时间范围不可能设置太大,经测试,范围超过一个月就会抛BooleanQuery.TooManyClauses,可以通过设置 BooleanQuery.setMaxClauseCount(int maxClauseCount)扩大,但是扩大也是有限的,并且随着maxClauseCount扩大,占用内存也扩大
2、用RangeFilter代替RangeQuery,经测试速度不会比RangeQuery慢,但是仍然有性能瓶颈,查询的90%以上时间耗费在 RangeFilter,研究其源码发现RangeFilter实际上是首先遍历所有索引,生成一个BitSet,标记每个document,在时间范围内的标记为true,不在的标记为false,然后将结果传递给Searcher查找,这是十分耗时的。
3、进一步提高性能,这个又有两个思路:
a、缓存Filter结果。既然RangeFilter的执行是在搜索之前,那么它的输入都是一定的,就是IndexReader,而 IndexReader是由Directory决定的,所以可以认为RangeFilter的结果是由范围的上下限决定的,也就是由具体的 RangeFilter对象决定,所以我们只要以RangeFilter对象为键,将filter结果BitSet缓存起来即可。lucene API已经提供了一个CachingWrapperFilter类封装了Filter及其结果,所以具体实施起来我们可以cache CachingWrapperFilter对象,需要注意的是,不要被CachingWrapperFilter的名字及其说明误导,CachingWrapperFilter看起来是有缓存功能,但的缓存是针对同一个filter的,也就是在你用同一个filter过滤不同 IndexReader时,它可以帮你缓存不同IndexReader的结果,而我们的需求恰恰相反,我们是用不同filter过滤同一个 IndexReader,所以只能把它作为一个封装类。
b、降低时间精度。研究Filter的工作原理可以看出,它每次工作都是遍历整个索引的,所以时间粒度越大,对比越快,搜索时间越短,在不影响功能的情况下,时间精度越低越好,有时甚至牺牲一点精度也值得,当然最好的情况是根本不作时间限制。
下面针对上面的两个思路演示一下优化结果(都采用800线程随机关键词随即时间范围):
第一组,时间精度为秒:
方式 直接用RangeFilter 使用cache 不用filter
平均每个线程耗时 10s 1s 300ms
第二组,时间精度为天
方式 直接用RangeFilter 使用cache 不用filter
平均每个线程耗时 900ms 360ms 300ms
由以上数据可以得出结论:
1、 尽量降低时间精度,将精度由秒换成天带来的性能提高甚至比使用cache还好,最好不使用filter。
2、 在不能降低时间精度的情况下,使用cache能带了10倍左右的性能提高。
3 使用更好的分析器
这个跟创建索引优化道理差不多,索引文件小了搜索自然会加快。当然这个提高也是有限的。较好的分析器相对于最差的分析器对性能的提升在20%以下。
分享到:
相关推荐
Lucene性能优化 #### 3.1 分片与分布式 在大数据量场景下,可以采用分片策略,将索引分散到多个节点上,利用Lucene的分布式搜索能力,提高查询效率。 #### 3.2 延迟索引更新 为了减少实时索引更新对系统性能的...
Lucene 性能优化** 为了提高性能,可以考虑以下方面: - 使用内存缓存提高查询速度。 - 选择合适的分词器,根据语言特性进行优化。 - 使用倒排索引加速查询。 - 调整索引和搜索的内存设置。 - 对大型数据集,可以...
在搜索引擎和大数据分析领域,Apache Lucene 是一个广泛使用的全文检索库,它提供了高效、可扩展的搜索功能。其中,Facet(分面)查询是Lucene提供的一种...理解其原理,掌握优化技巧,是提升Lucene应用性能的关键。
5. Lucene性能优化:探讨缓存策略、索引碎片整理、近实时搜索等技术,以提升系统性能。 通过对Lucene源码的学习,开发者不仅可以掌握全文检索的基本原理,还能深入了解其内部实现,为开发高效、定制化的搜索引擎...
本教程主要探讨的是如何利用Lucene进行索引优化,特别是通过多线程和处理多个目录来提高索引创建效率。 首先,我们需要理解Lucene的索引原理。Lucene将文档分解为词项(tokens),并对每个词项创建倒排索引。倒排...
保持Lucene版本的更新可以确保利用所有可能的性能优化措施。 #### 采用本地文件系统 远程文件系统通常比本地文件系统慢,尤其是在索引构建过程中。若索引必须存储在远程文件系统上,一个有效的策略是在本地文件系统...
Lucene 的优化是指对搜索引擎的性能进行优化。 Lucene 提供了多种优化方式,包括索引优化和搜索优化。 例如,下面的代码演示如何使用 Lucene 对索引进行优化: ```csharp IndexWriter writer = new IndexWriter...
《依赖Lucene的电话号码查询优化》 在信息爆炸的时代,数据检索的效率与准确性成为了决定用户体验的关键因素。本文将深入探讨如何利用Apache Lucene这一强大的全文搜索引擎库,对电话号码查询进行优化,以提高查询...
5. **性能优化** 为了提升搜索效率,Lucene提供了一些优化策略,如缓存、位图过滤、近似搜索等。通过合理配置和调优,可以显著提高系统性能。 6. **Lucene 3.30版本** Lucene 3.30是该库的一个较早版本,它可能...
标题与描述概述的知识点主要集中在Lucene的高亮显示功能,尤其是在处理中文分词时的性能优化策略。以下是对这些知识点的详细展开: ### Lucene的高亮显示 Lucene是一款高性能、全功能的文本搜索引擎库,其高亮显示...
- **性能优化**:对索引和搜索性能进行了进一步优化,提升了处理大量数据时的速度。 - **内存管理**:改进了内存使用策略,降低了内存占用,减少了垃圾收集的影响。 - **查询解析**:增强了查询解析器,支持更复杂...
10. **性能调优**:通过分析源码,开发者可以了解到如何调整各种参数,如缓存大小、合并策略等,来优化Lucene的性能。 总的来说,深入学习Lucene 3.5.0的源码,可以帮助开发者掌握全文检索的核心技术,了解其内部...
本篇文章将深入探讨Lucene的高级应用,结合提供的两个文档《lucene的优化2.doc》和《lucene的优化1.doc》,我们将探讨Lucene的索引优化、查询优化以及一些高级特性的应用。 一、索引优化 1. 多字段索引:Lucene...
《教你运用Lucene算法》 Lucene是一款强大的全文搜索引擎库,它提供了丰富的信息检索功能,包括文本分析、索引构建、搜索以及结果...对于开发者来说,深入理解这些算法有助于优化索引和搜索性能,提升系统的整体效率。
《Apache Lucene核心技术详解:从2.9.4到3.4.0的演变》 Apache Lucene,作为开源的全文检索库,是Java...随着版本的迭代,Lucene不仅提供了更多的功能,也在性能和稳定性上不断优化,为信息检索领域提供了强大的支持。