solr亿万级索引优化实践（四）

       本篇是这个系类的最后一篇，但优化方案不仅于此，需要后续的研究与学习，本篇主要从schema设计的角度来做一些实践。

       schema.xml 这个文件的作用是定义索引数据中的域的，包括域名称，域类型，域是否索引，是否分词，是否存储，是否标准化，是否存储项向量等等。在solr6中这个文件是存放在zookeeper的/configs节点之下的，在创建新的collection时，solr会根据此节点下的信息生成相应的索引库，其相关的配置信息会同步到solrhome/core目录下的core.properties文件中。同步schema文件的指令语句样例为：

bin/solr zk -upconfig -z 127.0.01:2181 -n conf -d /solrhome/configsets/sample_techproducts_configs/conf

       为了改进性能，可以从以下几个方面来着手：

       1、对于field元素，我们将所有只用于搜索的，而不需要作为查询结果的field（特别是一些比较大的field）的stored设置为false，这样这个字段的值将不会被存储，但可以被检索，会减少不小的IO开销。我们设计了一个利用solr来做hbase的二级索引架构，可以利用hbase来存储字段信息，充分利用hadoop的大数据特性。

  

       2、能不用copyfield这个元素就不用，这个属性会对字段做双倍存储，显然非常耗性能，好处就是在查询的时候，想要对多个字段进行检索只需要检索一个字段。

  

       3、将一些不需要被检索的字段的index属性，设置成false，这样solr就不会对这个字段进行索引。

       5、不使用中文分词器或者使用高亮功能。termPositions termOffsets的值全都设置成false。

       6、在测试中发现solr在处理小报文（1K以下）的情况下吞吐量并不理想，当适当增大报文，发现速度可以得到大幅度提高，可以从之前的每个节点10M/S暴涨到30M/S。

       但是在很多情况下，我们并不能人为控制报文长度，这个时候，可以通过solr的字段多值来达到目的，即将将多条消息的每个字段的值放到一起，在schema中配置multValued为true。存储到solr中是这个样子的：

       这样速度是可以单台节点达到30M/S甚至更高，但是带来的问题就是查询会变得很复杂，在命中多值中任意一条记录，结果集会带出所有值，在solr中认为这一组数据是一个文档，我们想了很多方案来解决这个问题，比较简单的方法是，在生成文档的时候控制多值字段中，没有重复的值，这样检索结果则会变得精确，缺点就是灵活性太低。另一个方案，是通过对数据做预聚合，管理快照，由于其实现比较复杂，效果也不是很理想，在此就不做过多描述了。

       在不追求检索精确度，或者对数据可控的情况下，对于索引速度真的可以带来很大的惊喜。

 

       尾言：solr由于是利用lucene为底层，lucene本身是单机的无法分布式，solr的核心就是引入了分片的机制，在数据规模变得特别庞大的时候各种弊端就显示出来了，无论是建立索引还是查询性能都不尽人意。但通过各种方法的优化与舍弃之后，差不多可以做到水平拓展，线性增长，能够满足大多数的业务场景。但是如果是要对历史数据进行检索的时候，这个历史数据规模又是极其巨量时，solr恐怕是无法承受的。现在兴起了很多列式存储结构以及时间序列的数据库以及仓库，比如driud和tsdb，他们在巨量数据检索时可以带来极高的性能体验。