三分钟带你了解ES降本利器-LogsDB

传统日志存储的困境

在当今数字化的企业环境中，数据量呈爆炸式增长，日志数据的管理成为了企业面临的关键挑战之一。传统的日志存储方式早已不堪重负，不仅存在高昂的存储成本，漫长的查询等待时间也严重影响了企业的运营效率，成为企业发展的沉重负担。

LogsDB 的诞生与优势概述

幸运的是，Elasticsearch 8.17 为我们带来了 LogsDB，这是日志存储的全新解决方案。LogsDB 通过多种强大的手段，致力于优化日志索引的存储，帮助企业大幅降低成本。

合成源优化：削减冗余存储

首先是合成源优化，它通过去除不必要的行存，有效减少索引大小。以 system.sys 日志索引为例，其大小从 3.40GB 锐减至 2.10GB，减少了 38.24%，对于各种日志索引的平均减幅达到了 40%。

ZSTD 压缩：高效缩小数据体积

ZSTD 压缩算法的应用也为 LogsDB 增色不少。它实现了快速无损压缩，能让数据体积大幅缩小。比如 system.auth 日志索引，使用 ZSTD 后减少了 11.13%。

索引排序优化：提升存储效率

索引排序优化同样发挥着重要作用。当按照主机名时间戳等方式对来自相同实体的日志进行排序时，如在测试中 system auth 日志索引减少 31.75%，可显著提高存储效率。

块编解码器：精准编码降存储

块编解码器则针对不同字段采用高效编码方式。对于数值和日期字段以及关键字字段（通过游程编码），它让 system syslog 日志中相关字段索引大小减少 40.23%。

Doc ID 压缩：优化词典省空间

Doc ID 压缩通过优化 ID 词典，使 system.syslog 日志的 ID 倒排索引从 343.95MB 减少到 66.64MB，减少了 80.63%。

删除 sequence number 信息：释放索引空间

在分段合并之后，删除 sequence number 信息也能节省大量空间。如在 5.34GB 的索引中，seq_no 字段原本占 950MB，删除后可节省 10%的整个索引空间。

实例见证 LogsDB 成效

我们来看一个具体的例子，原始数据为 32GB 的 HTTP Logs 数据，在未启用 LogsDB 时索引的大小为 16.17GB，而在 LogsDB 持续迭代的过程后，一路降到了 7.85GB，降幅达到了 63%。通过对比两个索引的字段的磁盘占用信息，我们发现提升是全面的。

LogsDB 的未来展望

并且，LogsDB 还在不断发展，我们计划持续提升其效能，以帮助用户进一步降本增效。在 8.17 版本之后，它将继续为企业的日志存储带来更多优势。还等什么呢？快来使用 LogsDB，让您的企业在日志管理方面迎来全新的变革！