아빠는 개발자

file system cache 를 이용한.. 꼼수를 부려보자 기존쿼리 + AGGS 를 사용하는데 file system cache 를 이용할 수 가 없다. 왜냐..면 size 가 0이 될 수 없는 상황.. 그래서 AGGS size 0을 먼저 실행하고 그다음 검색쿼리를 실행하면 캐싱을 이용하지 않을까 하는 생각이 있는데 테스트를 해보자 location 정보를 색인할 예정이고 "country_code": { "type": "keyword" }, "city": { "type": "keyword" }, city 를 집계하고 country code 를 쿼리한다. 이게 가능한가? aggs name 으로 캐시가 생성되면 가능할꺼 같기도 한데.. aggs 결과를 쿼리결과와 합치지 않아도 된다면 후 처리 로직이 더 줄어..

파일 시스템 캐시용으로 물리적 RAM의 50% 이상을 남겨둡니다. 메모리가 많을수록 더 많은 부분을 캐시할 수 있으며 특히 클러스터에 I/O 문제가 발생할 경우 유용합니다. 힙 크기가 적절하게 구성되었다고 가정할 때 파일 시스템 캐시에 사용할 수 있는 나머지 물리적 RAM은 검색 성능을 향상하는 데 큰 도움이 됩니다. 예를 들어, 128GB RAM 서버에서 힙 크기로 30GB를 설정하고 나머지 메모리를 파일 시스템 캐시(OS 캐시라고도 함)용으로 설정합니다. 이 방법은 운영 체제가 최근에 액세스한 4KB 블록의 데이터를 캐시하는 방식입니다. 따라서 동일한 파일을 반복해서 읽으면 대부분의 경우 디스크로 이동할 필요 없이 메모리에서 직접 읽기 요청을 처리합니다. Elasticsearch는 파일 시스템 캐시 ..

전역 서수는 집계 성능을 최적화하는 데 사용되는 데이터 구조입니다. 이는 느리게 계산되어 필드 데이터 캐시의 일부로 JVM 힙에 저장됩니다. 버킷팅 집계에 많이 사용되는 필드의 경우 요청을 수신하기 전에 Elasticsearch에 전역 서수를 구성하고 캐시하도록 지시할 수 있습니다. 힙 사용량이 증가하고 새로 고침 시간이 더 오래 걸릴 수 있으므로 이 작업은 신중하게 수행해야 합니다. 이 옵션은 Eager 전역 서수 매핑 매개변수를 설정하여 기존 매핑에서 동적으로 업데이트될 수 있습니다. 맵핑 옵션 PUT index { "mappings": { "properties": { "foo": { "type": "keyword", "eager_global_ordinals": true } } } } 테스트 해보자 ..