shard_num = hash(_routing) % num_primary_shards
- _routing字段的取值,默认是_id字段
- num_primary_shards表示索引有多少个shard
最终得到这条数据应该在被分配在那个一个shard上,也就是说默认是基于hash的分片,保证在每个shard上数据量都近似平均,这样就不会出现负载不均衡的情况,然后在检索的时候,es默认会搜索所有shard上的数据,最后在master节点上汇聚在处理后,返回最终数据。
实际应用中的场景:比如说存储一年的数据,如果按hash去索引,那就是分布非常均匀,这样的话无论查询什么数据都会去所有的shard上查询,如果数据量比较大,那么响应速度就比较慢,但这时,一年12个月的数据本身分布并不均匀,有几个月的数据偏多,有几个月的数据偏少,理想情况下,数据偏少的月,查询性能应该更快,但如果是基于hash分片,那么我们并不能实现这种需求,因为hash分片,查询时候必须要命中所有shard之后,查询的结果才是准的,这样以来,每次查询都要扫描所有shard,比如我已经知道数据本身就是1月份的,那其实最好的情况下,只查询1月的数据就行,而不需要把一年的数据都扫描一遍,导致最终的结果就是慢的更慢,快的也慢,所以我们要针对性的做优化。
思路也比较明确了,那就是按照月份分区,每一个月的数据都存在指定的分区中,如果是mysql那就是每个月份一张表,然后查询时候,直接查询对应月份的数据即可,在es和solr中原理也大致如此,唯一不同的地方在于es和solr都比较方便的支持了路由字段的设置而如果是数据库,则需要自己通过中间件的方式来搞定。
在es中使用路由字段,先看一个官网给的简单的例子:
PUT my_index/my_type/1?routing=user1&refresh=true
{
"title": "This is a document"
} GET my_index/my_type/1?routing=user1
GET my_index/_search
{
"query": {
"terms": {
"_routing": [ "user1" ]
}
}
}
除此之外,路由字段,也可以指定多个:
GET my_index/_search?routing=user1,user2
{
"query": {
"match": {
"title": "document"
}
}
}
PUT my_index2
{
"mappings": {
"my_type": {
"_routing": {
"required": true
}
}
}
} PUT my_index2/my_type/1
{
"text": "No routing value provided"
}
缺失路由字段会抛出异常:
routing_missing_exception
- elasticsearch直接通过hash值取模然后除以routingFactor来确定所属的shard,而solr中必须要遍历索引下的每个shard才能确定所属shard。从效率看如果有n个shard,那么solr的时间复杂度为O(n),而elasticserach的时间复杂度为O(1)。
- 对于shard数比较大,索引数据很多的情况下,elasticsearch会快上不少。
- elasticsearch不支持单个shard split, 而solr支持
参考资料: