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搜索性能调优

请采取以下步骤来提升搜索性能。

减少段数量

为了提升搜索性能，您必须控制好段的数量。Lucene 的 IndexSearcher 会搜索分片中的所有段，以找到 ‘size’ 个最佳结果。

每个分片拥有一个段可以提供最佳的搜索延迟性能。您可以配置索引以拥有多个分片，从而避免非常大的分片并实现更高的并行度。

您可以通过选择更大的刷新间隔来控制段的数量，或者在索引期间通过禁用刷新间隔来要求 OpenSearch 减慢段的创建速度。

预热索引

原生库索引在索引期间构建，但在首次搜索期间加载到内存中。在 Lucene 中，每个段都按顺序搜索（因此，对于 k-NN，每个段最多返回查询点的 k 个最近邻居）。得分最高的 size 个结果，按分数排序，从分片内的所有段级别结果中返回（分数越高表示结果越好）。

原生库索引加载后（原生库索引在 OpenSearch JVM 之外加载），OpenSearch 会将其缓存到内存中。初始查询成本较高，需要几秒钟才能完成，而后续查询速度更快，只需几毫秒即可完成（假设 k-NN 断路器未触发）。

从 3.1 版本开始，您可以使用 内存优化搜索模式，该模式使引擎在搜索期间仅加载必要的字节，而不是在 JVM 外部加载整个索引。启用此模式后，预热 API 会将最少量必要信息加载到内存中，包括打开对底层索引的读取流。因此，即使启用了内存优化搜索，预热 API 也有助于确保预热后的搜索运行更快。

为了避免首次查询期间的此延迟惩罚，您可以在要搜索的索引上使用预热 API 操作

GET /_plugins/_knn/warmup/index1,index2,index3?pretty
{
    "_shards" : {
    "total" : 6,
    "successful" : 6,
    "failed" : 0
    }
}

预热 API 操作将指定索引的所有分片（主分片和副本分片）的所有原生库索引加载到缓存中，因此在初始搜索期间加载原生库索引不会有性能损失。

此 API 操作仅将活动索引的段加载到缓存中。如果在 API 运行后合并或刷新操作完成，或者您添加了新文档，则需要重新运行 API 以将这些原生库索引加载到内存中。

避免读取存储字段

如果您的用例只涉及读取最近邻居的 ID 和分数，您可以禁用存储字段的读取，这样可以节省否则用于从存储字段检索向量的时间。要完全禁用存储字段，请将 _source 设置为 false

GET /my-index/_search
{
  "_source": false,
  "query": {
    "knn": {
      "vector_field": {
        "vector": [ 0.1, 0.2, 0.3],
        "k": 10
      }
    }
  }
}

此查询仅返回文档 ID 和分数，当您不需要实际文档内容时，这是最快的选项。有关更多信息，请参阅禁用 _source。

从搜索结果中排除向量

如果您需要文档内容但想优化性能，可以只排除向量字段不显示在搜索结果中。这种方法可以减少网络传输，同时仍然可以访问其他文档字段。要从搜索结果中排除向量，请在 _source.excludes 中提供向量字段名称。

GET /my-index/_search
{
  "_source": {
    "excludes": [
      "vector_field"
    ]
  },
  "query": {
    "knn": {
      "vector_field": {
        "vector": [ 0.1, 0.2, 0.3],
        "k": 10
      }
    }
  }
}

有关更多信息，请参阅检索特定字段。

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