Elasticsearch 8.X 防止 Mapping “爆炸”的三种方案

铭毅天下

发布于 2022-12-22 20:06:54

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发布于 2022-12-22 20:06:54

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1、什么是 Mapping “爆炸”？

Elasticsearch 映射如果不做特殊处理，默认 dynamic 为 true。dynamic 为 true 的确切含义是：根据导入的数据自定识别字段类型（有可能不精确），也就是说，可以提前不指定 Mapping，也能写入数据。

但，这导致的问题也非常明显。Mapping 字段越多，会超过默认字段数上限。超过上限后会导致性能下降和内存问题，特别是在高负载或资源有限的集群中表现更为突出。

举例：index.mapping.total_fields.limit 限制的默认最大字段数为 1000。

2、Mapping “爆炸”带来的问题？

之前被问过类似的问题：

“博主，我们现在的业务场景是在宽表中，2000+个字段的联合查询，但是es默认单个索引的字段数是1000个，过多会导致内存问题，和es的性能问题，该如何解决这样的场景呢？”

如下所示，如果任由“sub_field”字段扩展，就会导致 Mapping “爆炸”。

POST dynamic-mapping-test/_doc
{
  "message": "hello",
  "transaction": {
    "user": "hey",
    "amount": 3.14,
    "field3": "hey there, new field",
    "field4": {
      "sub_user": "a sub field",
      "sub_amount": "another sub field",
      "sub_field3": "yet another subfield",
      "sub_field4": "yet another subfield",
      "sub_field5": "yet another subfield",
      "sub_field6": "yet another subfield",
      "sub_field7": "yet another subfield",
      "sub_field8": "yet another subfield",
      "sub_field9": "yet another subfield",
      "sub_fieldx": "yet another subfield"
    }
  }
}

实际业务中不见得所有的字段都需要检索和聚合操作，但如上所有字符串类型都被映射为 “text” 和 “keyword” 组合类型。

我们将浪费内存和磁盘空间来存储这些字段，极大可能这些字段中的某些字段从未被使用过，它们存在的目的仅是："万一 "它们需要被用于搜索。

3、如何避免 Mapping "爆炸"?

第一：业务层面要尽可能的梳理清楚需求，尽可能避免后期的需求变更导致的 Mapping 的大改。

第二：技术层面要贴合业务需求，合理、规范、站在未来用户使用的角度建模。

3.1 方案一：设置 dynamic 为 strict

dynamic 一旦设置为 strict，就意味着只要字段不在初始设定的范围内，就禁止写入。这是最严格的 Mapping 控制策略。

举例，如下的索引创建dynamic 设置为 strict，而后导入了预制 Mapping 中没有的字段 “field3”。

DELETE dynamic-mapping-test
PUT dynamic-mapping-test
{
 "mappings": {
   "dynamic": "strict",
   "properties": {
     "message": {
       "type": "text"
     },
     "transaction": {
       "properties": {
         "user": {
           "type": "keyword"
         },
         "amount": {
           "type": "long"
         }
       }
     }
   }
 }
}

POST dynamic-mapping-test/_doc
{
  "message": "hello",
  "transaction": {
    "user": "hey",
    "amount": 3.14,
    "field3": "hey there, new field"
  }
}

写入 “field3”会报错如下：

"dynamic：strict" 应用场景：

确定业务层面 Mapping 一经敲定，后面不再修改，则可大胆使用 strict。

这对业务层面、需求层面要求非常高！

3.2 方案二：设置 dynamic 为 false

如果 dynamic 设置为 true 代表很“宽泛”的要求；dynamic 设置为 strict 代表很‘’严格”近乎苛刻的要求。

则，dynamic 设置为 false 则代表介于两者中间的要求。

如下所示，批量写入数据的时候，写入了 mapping 中没有的字段 title。

PUT dynamic-mapping-disabled
{
  "mappings": {
    "dynamic": "false",
    "properties": {
      "message": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

POST dynamic-mapping-disabled/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"title":"elasticsearch is very good!"}

写入不会报错。但写入后查看一下 Mapping。

GET dynamic-mapping-disabled/_mapping

执行检索和聚合操作如下，检索和聚合均没有任何数据召回。

## 如下查询，没有任何数据召回！
POST dynamic-mapping-disabled/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "good"
    }
  }
}

## 如下聚合，没有任何数据召回
POST dynamic-mapping-disabled/_search
{
  "size":0,
  "aggs": {
    "terms_aggs": {
      "terms": {
        "field": "title",
        "size": 10
      }
    }
  }
}

"dynamic：false" 应用场景：

当设置 dynamic 为 false 时，非 Mapping 指定的字段数据，如上“title”也可以写入索引。但，并没有建立倒排索引和正排索引，也就是说，不会被检索和聚合召回。仅在_source 中被召回显示。这些字段仅会浪费磁盘空间，不会占据内存空间。

POST dynamic-mapping-disabled/_search

3.3 方案三：设置 dynamic 为 runtime（运行时字段类型）

之前咱们已经过 runtime field 的来龙去脉。

如果把没有 runtime field 之前的 Mapping 叫做 shema on write，那么 runtime field 革命性创新在与其是 schema on read。

runtime field 的本质是：不会在新字段上浪费内存存储，但我们要付出查询或聚合操作响应速度变慢的代价。

仍拿之前的索引和数据为例。

DELETE dynamic-mapping-runtime
PUT dynamic-mapping-runtime
{
 "mappings": {
   "dynamic": "runtime",
   "properties": {
     "message": {
       "type": "text"
     },
     "transaction": {
       "properties": {
         "user": {
           "type": "keyword"
         },
         "amount": {
           "type": "long"
         }
       }
     }
   }
 }
}

POST dynamic-mapping-runtime/_doc
{
 "message": "hello",
 "transaction": {
   "user": "hey",
   "amount": 3.14,
   "field3": "hey there, new field",
   "field4": {
     "sub_user": "a sub field",
     "sub_amount": "another sub field",
     "sub_field3": "yet another subfield",
     "sub_field4": "yet another subfield",
     "sub_field5": "yet another subfield",
     "sub_field6": "yet another subfield",
     "sub_field7": "yet another subfield",
     "sub_field8": "yet another subfield",
     "sub_field9": "yet another subfield"
   }
 }
}

GET dynamic-mapping-runtime/_mapping

Mapping 返回如下：

这些运行时的字段是可以被检索的，举例如下：

POST dynamic-mapping-runtime/_search
{
 "query": {
   "term": {
     "transaction.field4.sub_field6": "yet another subfield"
   }
 }
}

"dynamic：runtime" 应用场景：

当不知道要写入什么类型的文档时，这个策略会很有用！使用运行时字段是一个保守的方法，需要在性能和映射复杂性之间有一个很好的权衡。

4、小结

每种方案都有优点，当然也存在不足，我们需要结合自己业务场景仔细斟酌后选型。

类别	优点	缺点
strict	字段必须先明确指定	非明确指定的字段，禁止写入
false	所有字段均可写入	未被映射的字段不能用于搜索或聚合
runtime	更为灵活的方式	在查询运行时字段时，搜索响应时间相对较慢，需要做好取舍、权衡利弊