引言 #

在海量数据的存储和处理中，索引膨胀率是一个不可忽视的关键指标。它直接影响了存储成本和查询性能。近期，Easysearch 在这方面取得了显著的进展，其压缩功能的效果远超过了之前的版本。本文将详细介绍这一进展。

Easysearch 各版本压缩性能对比 #

根据之前文章的数据，Easysearch v1.1 在处理相同数据时，其索引大小比 Elasticsearch v6.4.3 降低了 50%。但这还不是全部，最新的测试数据更是令人惊艳。

显著的压缩效果：实验数据解析 #

通过对比不同版本的存储大小，我们更直观地了解到 Easysearch 在压缩方面的优势：

• Easysearch 的原始版本，未开启压缩：存储大小为 8.7 GB。
• Easysearch v2 版本：经过第二版压缩后，存储大小显著减少到 2.7 GB。
• Easysearch v3 版本：第三版压缩后，存储大小进一步减少到 1.4 GB。

关键观察 #

Easysearch 之前提供的压缩版相比原始版本减少了约 69%的存储空间。

Easysearch v3 版则更为显著，相比原始版本减少了约 84%的存储空间。

第三版本压缩的秘密武器：数字类型字段的复用 #

第三版本压缩能达到如此高的效率，主要是因为在之前第二版对文档原文中 keyword 类型字段复用的基础上，增加了对数字类型字段的复用。这一策略进一步优化了存储结构，显著提高了压缩效率。

压缩策略：多元化选择 #

Easysearch 提供了多种压缩策略，包括 default、best_compression、ZSTD 和 index.source_reuse。其中，ZSTD 和 index.source_reuse 是新引入的压缩策略，能进一步降低索引膨胀率。

带来的好处 #

降低存储成本：显著降低的存储大小意味着在硬件和维护方面的成本将大幅度减少。 提高系统扩展性：更小的数据尺寸意味着在相同的硬件配置下，系统能够处理更多的数据。 数据备份和传输：由于索引文件更小，数据备份和传输的速度也将提升，同时减少带宽需求。

总结 #

Easysearch 在压缩效果上有显著提升，不仅降低了存储成本，还提高了查询性能和系统扩展性。这使得 Easysearch 在大数据环境下成为一种非常具有吸引力的搜索和存储解决方案