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OpenSearch 正確計算 knn 索引大小

[英]OpenSearch compute knn index size properly

我在 AWS 中使用 OpenSearch 服務進行研究。

任務:我想計算索引中 N 條記錄的索引大小。

輸入:我在 AWS [r6g.4xlarge.search] 中只有一個節點,具有 128 個 RAM。 索引定義為:

{
    "settings": {
        "index": {
            "knn":                           True,
            "knn.space_type":                "cosinesimil",
            'number_of_replicas':            0,
            'refresh_interval':              -1,
            'translog.flush_threshold_size': '10gb',
        }
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "vector": {
                "type":      "knn_vector",
                "dimension": 512
            },
            "keyword1":   {
                "type": "keyword"
            },
            "keyword2":    {
                "type": "keyword"
            }
        }
    }
}

我看到強制合並+刷新后我有5個段。

KNN 統計數據如下所示:

{"_nodes":                    {"total": 1, "successful": 1, "failed": 0}, "cluster_name": "NAME",
     "circuit_breaker_triggered": false, "nodes": {
        "ID": {"miss_count":             7, "graph_memory_usage_percentage": 34.527355,
                                   "graph_query_requests":   475, "graph_memory_usage": 16981999,
                                   "cache_capacity_reached": false, "graph_index_requests": 5,
                                   "load_exception_count":   0, "load_success_count": 7, "eviction_count": 0,
                                   "indices_in_cache":       {
                                       "INDEX_NAME": {"graph_memory_usage_percentage": 34.527355,
                                                        "graph_memory_usage":            16981999,
                                                        "graph_count":                   5}},
                                   "script_query_errors":    0, "script_compilations": 0,
                                   "script_query_requests":  0, "graph_query_errors": 0, "hit_count": 468,
                                   "graph_index_errors":     0, "knn_query_requests": 95,
                                   "total_load_time":        57689947272, "script_compilation_errors": 0}}}

我發現在我的情況下所需的 memory 數量是OpenSearch :1.1 *(4 * 維度 + 8 * M)字節。 其中維度 = 512,M = 16,每條記錄給我 0.0000023936。 現在我在索引中有 7885767 個文檔,它需要 16981999 = ±16GB - 32% 的使用量來自有效 memory。 所以它甚至比公式所說的還要少。

但是,如果我計算可用的 memory,它會給我大約 50GB,例如 128 GB RAM。 根據 AWS 文檔(檢查底線) ,OpenSearch 本身最多占用 32 GB,所以還剩下 96 個。 你能解釋一下如何編寫一個公式來正確估計索引中的文檔數量嗎?

答案很簡單。 如果你只使用 knn 搜索(像我一樣),你可以簡單地增加這個參數來調整你機器的最大 RAM knn.memory.circuit_breaker.limit 設置

您可以從 python (或 elasticsearch api)更改它

import elasticsearch

es = elasticsearch.Elasticsearch(
    hosts=["host"],
    http_auth=(
        "admin",
        "admin",
    ),
    timeout=3600,
)
res = es.cluster.put_settings(
    {"persistent": {"knn.memory.circuit_breaker.limit": "100%"}}
)
print(res)

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