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96SEO 2026-02-19 10:30 0
“Elasticsearch调整搜索速度”我详细地描述了如何调整正常的
搜索的工作方式与其他查询不同因此对其性能有特殊的考虑。
其中许多建议有助于提高搜索速度。
总磁盘使用量为50GB但快速搜索的内存使用量将减少到10GB。
搜索的速度与向量维数成线性关系因为每个相似度计算都会考虑两个向量中的每个元素。
在尝试不同的方法时衡量对相关性的影响非常重要以确保搜索质量仍然可以接受。
是一种基于图的算法只有当大多数向量数据保存在内存中时才能有效地工作。
例如你的索引可能还包括文本字段和数字这也受益于使用文件系统缓存。
建议使用你的特定数据集运行基准测试以确保有足够的内存来提供良好的搜索性能。
你可以在这里和这里找到我们用于夜间基准测试的一些数据集和配置示例。
的机器重新启动文件系统缓存将为空因此操作系统需要一些时间才能将索引的热区域加载到内存中以便搜索操作快速。
设置显式告诉操作系统哪些文件应根据文件扩展名立即加载到内存中。
警告如果文件系统缓存不够大无法容纳所有数据则在太多索引或太多文件上急切地将数据加载到文件系统缓存中将使搜索速度变慢。
搜索并行化使得跨多个片段的搜索速度大大加快但如果片段较少kNN
因此软删除文档的数量会迅速增长从而导致更高的磁盘使用率和更差的搜索性能。
如果你定期强制合并接收写入的索引这也会使快照更加昂贵因为新文档无法增量备份。
默认情况下indices.memory.index_buffer_size
index.translog.flush_threshold_size。
如果你需要重新索引所有数据可能是因为向量嵌入模型发生了变化那么最好将新文档重新索引到单独的索引中而不是就地更新它们。
这有助于避免上述速度减慢并防止由于频繁的文档更新而导致昂贵的合并操作。
这通常会导致严重的页面文件系统缓存抖动从而对搜索或更新性能产生不利影响。
这通常会导致严重的页面文件系统缓存抖动从而对搜索或更新性能产生不利影响。
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