将数据预加载到文件系统缓存中

默认情况下，Elasticsearch 完全依赖于操作系统文件系统缓存来缓存 I/O 操作。可以通过设置 index.store.preload 来告诉操作系统在打开时将热门索引文件的内容加载到内存中。此设置接受以逗号分隔的文件扩展名列表：扩展名在列表中的所有文件将在打开时预加载。这有助于提高索引的搜索性能，尤其是在主机操作系统重新启动后，因为这会导致文件系统缓存被清空。但请注意，这可能会减慢索引的打开速度，因为它们只有在数据加载到物理内存后才可用。

此设置仅尽力而为，可能根本不起作用，具体取决于存储类型和主机操作系统。

index.store.preload 是一个静态设置，可以在 config/elasticsearch.yml 中设置

index.store.preload: ["nvd", "dvd"]

也可以在索引创建时在索引设置中设置

resp = client.indices.create(
    index="my-index-000001",
    body={"settings": {"index.store.preload": ["nvd", "dvd"]}},
)
print(resp)

response = client.indices.create(
  index: 'my-index-000001',
  body: {
    settings: {
      'index.store.preload' => [
        'nvd',
        'dvd'
      ]
    }
  }
)
puts response

PUT /my-index-000001
{
  "settings": {
    "index.store.preload": ["nvd", "dvd"]
  }
}

默认值为空数组，这意味着不会将任何内容急切地加载到文件系统缓存中。对于正在积极搜索的索引，您可能希望将其设置为 ["nvd", "dvd"]，这将导致规范和文档值被急切地加载到物理内存中。这是首先要查看的两个扩展名，因为 Elasticsearch 对它们执行随机访问。

可以使用通配符来指示应预加载所有文件：index.store.preload: ["*"]。但请注意，将所有文件加载到内存中通常没有用，特别是存储字段和词向量文件，因此更好的选择可能是将其设置为 ["nvd", "dvd", "tim", "doc", "dim"]，这将预加载规范、文档值、词典、倒排列表和点，这些是索引中用于搜索和聚合的最重要部分。

对于向量搜索，如果您使用近似 k 近邻搜索，则可能需要将设置设置为向量搜索文件：["vec", "vex", "vem"]（“vec”用于向量值，“vex” - 用于 HNSW 图，“vem” - 用于元数据）。

请注意，对于大于主机主内存大小的索引，此设置可能很危险，因为它会导致在大型合并后重新打开时文件系统缓存被清空，这会使索引和搜索速度变*慢*。