Lucene Index Memory 设置多大比较合理

Lucene Index Memory的合理设置大小是取决于多个因素的，包括可用的硬件资源、索引的大小、负载和查询复杂性等。在一般情况下，建议将Index Memory设置为可用堆内存的一半，以便给其他JVM进程留下足够的空间。例如，如果您的堆内存大小为8GB，则可以将Index Memory设置为4GB。但是，如果您的索引数据非常大，或者您的查询非常复杂，则可能需要增加Index Memory的大小。在调整Index Memory大小时，建议使用Lucene的监视和指标功能来监视内存使用情况，并根据需要进行调整。

相关问题

elasticsearch Index Memory - Lucene

类似于Elasticsearch，Lucene也会将索引存储在内存中以提高性能。Lucene中的Index Memory是指Lucene进程中为索引分配的总大小。Lucene使用Java的堆内存来存储Index Memory。在Lucene中，Index Memory大小的合理设置取决于多个因素，包括可用的硬件资源、索引的大小、负载和查询复杂性等。如果Index Memory过小，则可能会导致Lucene性能下降，如果过大，则可能会浪费宝贵的内存资源。要优化Lucene Index Memory，建议使用Lucene的监视和指标功能来监视内存使用情况，并在必要时调整它以满足负载需求。

kibana 里面的Index Memory - Lucene 1,Index Memory - Lucene 2,Index Memory - Lucene 3

在Kibana中，"Index Memory - Lucene 1"、"Index Memory - Lucene 2"和"Index Memory - Lucene 3"是指Lucene使用Java的堆内存来存储索引的三个不同部分。这些部分分别是：

1. "Index Memory - Lucene 1"：用于存储Lucene的term dictionary（词典），包括词项和它们在文档中的位置信息。

2. "Index Memory - Lucene 2"：用于存储Lucene的term vectors（词向量），包括每个文档中每个字段的term frequencies（词频）和term positions（词位置）。

3. "Index Memory - Lucene 3"：用于存储Lucene的field caches（字段缓存），包括在每个字段上执行聚合（aggregation）和排序（sorting）操作时所需的字段数据。

这些部分的大小取决于索引的大小、字段数、文档数、term数量和查询负载等因素。如果设置过小，则可能会导致查询性能下降。如果设置过大，则可能会浪费宝贵的内存资源。要优化这些Index Memory，建议使用Kibana的监视和指标功能来监视内存使用情况，并在必要时调整它们以满足负载需求。