ElasticSearch 7 中keyword和integer、long、short存储性能对比实验@TOC

背景

在ES深度优化层面，比如当数据总量达到TB 、PB级别时， type 该设置成哪种形式成了很关键问题。以下是为了探究存储方面的优良性而建立的实验。

硬件环境：

Amazon EC2
Intel® Xeon® Platinum 8259CL CPU @ 2.50GHz
4G RAM
ROM SSD 1000GB

操作系统：

Ubuntu 18.04 LTS
ext4文件系统

软件环境：

JDK1.8
Elasticsearch 7.13.0
所有配置均默认。
单节点一主一副分片

存储容量方面实验如下：

1.十位连续不重复整数（单位bytes）

场景	数量	date	integer	long	keyword	举例
时间相关整数	999	37161	37126	37137	41379	1632472812,1632472813

十位重复整数(单位bytes)

场景	数量	date	integer	long	keyword	举例
十位重复整数	999	31375	31357	31379	30692	1632472812,1632472812

一位重复整数(单位bytes)

场景	数量	byte	short	integer	long	keyword_int	keyword_str	boolean	举例
一位重复整数	999	31168	31161	31273	31278	30458	30451	30394	1，1,或"1"或True

结论：与传统型数据库不同，ES在存储数据方面显示出多样性，根据实际场景来评估具体使用那种类型更为合适。对于keyword而言当数据的种类少些时，存储性能略微高于其它存储类型。
下一期我们将对本组数据进行查询查询响应时间的探究实验及性能消耗实验。

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