Elasticsearch近似k近邻搜索性能优化指南-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00860/article/details/148324310

Elasticsearch近似k近邻搜索性能优化指南

Elasticsearch提供了高效的近似k近邻(kNN)搜索功能，能够快速找到与查询向量最相似的k个向量。由于近似kNN搜索的工作机制与其他查询类型不同，在性能优化方面需要特别考虑。本文将深入探讨如何通过多种技术手段优化Elasticsearch中的kNN搜索性能。

默认情况下，Elasticsearch使用float类型存储向量元素，但这会占用较多内存。我们可以通过量化(quantization)技术显著减少内存使用：

量化原理是将32位浮点数转换为8位整数，在保持足够精度的同时大幅减少内存占用。

kNN搜索速度与向量维度呈线性关系，因为每个相似度计算都需要比较两个向量的所有元素。优化建议：

Elasticsearch默认存储完整的原始JSON文档在_source字段中，对于高维向量这会带来：

解决方案：

{
  "mappings": {
    "_source": {
      "excludes": ["vector_field"]
    }
  }
}

注意：排除后的向量仍可用于kNN搜索，但无法通过_source获取原始值。

如果索引中所有字段都支持，可以考虑使用合成_source功能，它能更高效地处理大型向量字段。

Elasticsearch使用HNSW算法实现近似kNN搜索，该算法依赖内存缓存才能高效工作。内存需求估算：

建议：

确保搜索前相关索引文件已加载到缓存中，特别是以下扩展名的文件：

每个分段都包含独立的HNSW图，搜索时需要检查所有分段。优化方法：

强制合并(force merge)：将索引合并为单个分段
- 显著提升搜索速度
- 但操作成本高，耗时较长
- 需先将索引设为只读
批量索引时创建大分段：
- 禁用刷新：index.refresh_interval: -1
- 增大索引缓冲区：调整indices.memory.index_buffer_size
- 提高translog阈值：index.translog.flush_threshold_size