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Dessine moi un index (fr)

098332e9d988080a9057816f84d668f7?s=47 Elasticsearch Inc
December 04, 2013
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Dessine moi un index (fr)

Introduction au fonctionnement des indexes utilisés par Elasticsearch. Présenté lors du quatrième meetup Elasticsearch FR http://www.meetup.com/elasticsearchfr/events/138099582/

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Elasticsearch Inc

December 04, 2013
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    is strictly prohibited Adrien Grand dessine moi un index
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    is strictly prohibited qui suis-je? • @jpountz • committer Apache Lucene • software engineer chez Elasticsearch
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    is strictly prohibited indexer • adapter la représentation des données aux requêtes changer l’ordre des données dupliquer si besoin mémoire ou disque dur suivant les accès etc. • souvent plus rapide qu’on ne croit 220 GB/h pour des documents de 4KB http://people.apache.org/~mikemccand/lucenebench/ indexing.html
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    is strictly prohibited créons un index • cahier des charges recherche de livres recherche exacte ou par intervalles sur les descriptions en mémoire sql index term data Lucene in action Databases lucene
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    is strictly prohibited Lucene/Elasticsearch ne fonctionnent pas ainsi
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    is strictly prohibited créons un index (2) Lucene term 2 3 Lucene in action Databases 0 1 data index 0 1 0,1 0,1 0 0 Segment doc id document term ordinal terms dict postings list sql 4 1 • et si on utilisait de la recherche binaire plutôt? !
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    is strictly prohibited avantages/inconvénients • avantages écritures séquentielles indexation par lots très rapide données immuables : aucun verrou termes identifiés par un ordinal; utile pour: tris facettes intersections efficaces • inconvénient pas de temps réel: mises à jour document par document coûteuses
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    is strictly prohibited cycle de vie d’une requête
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    is strictly prohibited Dictionnaire de termes • index en mémoire du dictionnaire de termes en mémoire dans un FST ne stocke que les préfixes l/4 u c r y/3 b/2 r a/1 br = 2 brac = 3 luc = 4 lyr = 7
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    is strictly prohibited Dictionnaire de termes (2) • dictionnaire complet des termes stocké sur disque de façon ordonnée compressé en ne répétant pas les préfixes “block tree” [prefix=luc] a, freq=1, offset=101 as, freq=1, offset=149 ene, freq=9, offset=205 ky, freq=7, offset=260 rative, freq=5, offset=323 Jump here Not found Not found Found
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    is strictly prohibited Postings lists • identifiants des documents stockés de façon ordonnée compressés: encodage des différences séparation en blocs de taille N (128 en pratique) stockage des blocs sur aussi peu de bits que nécessaire dernières valeurs stockées avec le format vInt 1,3,4,6,8,20,22,26,30,31 1,2,1,2,2,12,2,4,4,1 [1,2,1,2] [2,12,2,4] 4, 1 2 bits par valeur 4 bits par valeur example avec N=4 vInt
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    is strictly prohibited Champs stockés • index en mémoire interrogé par recherche binaire • données sur disque compressées en blocs de 16KB avec lz4 ! 0 1 2 3 4 5 6 16KB 16KB 16KB docId=0 offset=42 docId=3 offset=127 docId=4 offset=199
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    is strictly prohibited et voilà! • accès disque 2 lectures aléatoires par champ interrogé 1 lecture aléatoire par document retourné ! optimisé pour les termes dont la fréquence est 1: 1 lecture aléatoire par champ interrogé au lieu de 2 • dictionnaire de termes et postings lists tiennent souvent dans le cache du système d’exploitation ! ! ! !
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    is strictly prohibited merci • Questions? • Elasticsearch • we’re hiring search, distributed systems, machine learning, … • http://elasticsearch.com/support