为什么 TieredMergePolicy 比其他的好？
Why is TieredMergePolicy is better than others?
我正在学习 ElasticSearch 和 Apache Lucene。
最近，我发现 Apache Lucene 有一些合并策略，但 ElasticSearch 使用 TieredMergePolicy 而不是其他合并策略，如 LogMergePolicy 和 LogByteSizeMergePolicy。
所以我一直在搜索有关 TieredMergePolicy 的信息。我找到了算法，但我不明白为什么 TieredMergePolicy 比其他算法更好（我的意思是一般情况下，不是特殊情况）
为什么在段合并时选择相似大小的段很重要，它如何影响整体性能？
请帮助我。
TieredMergePolicy 首先计算索引中应包含多少段的允许“预算”，方法是计算“完美对数阶梯”在给定总索引大小、最小段大小（floored）、mergeAtOnce、以及一个新的配置 maxSegmentsPerTier，它允许您设置楼梯中每个楼梯的允许宽度（段数）。这很好，因为它将一次合并的段数与楼梯的宽度分离开来。
在这个关于主题的 Chinese post 中，我发现了以下陈述，它提供了一些关于 TieredMergePolicy 相对于 LogByteSizeMergePolicy 的好处的见解，LogByteSizeMergePolicy 是 Lucene 在 [ 之前的默认合并策略=10=]:
The difference between TieredMergePolicy and LogByteSizeMergepolicy is that the former can merge non-adjacent segments, and distinguish the maximum number of segments allowed to merge at one time setMaxMergeAtOnce(int v) and the maximum number of segments allowed in a layer setSegmentsPerTier(double v).
对于 TieredMergePolicy 的更广泛的解释，一个很好的来源是 github 对 class 的评论。以下信息来自该来源并在 Apache 2 许可下可用：
合并大小大致相等的段，以每层允许的段数为准。
这类似于 LogByteSizeMergePolicy，除了这个合并策略能够合并
不相邻的段，并将一次合并的段数 (setMaxMergeAtOnce) 与每层允许的段数 (setSegmentsPerTier) 分开。
此合并策略也不会过度合并（即级联合并）。
对于正常合并，此策略首先计算 "budget" 允许合并的段数
在索引中。如果索引超出预算，则策略按大小递减对段进行排序
（按删除百分比进行评级），然后找到成本最低的合并。合并成本由
合并的 "skew" 的组合（最大段的大小除以最小段），
总合并大小和回收的删除百分比，以便合并具有更低的倾斜度、更小的大小和
那些回收更多删除的人受到青睐。
如果合并将产生大于 `setMaxMergedSegmentMB` 的段，则
策略将合并更少的段（如果有删除，一次减少到 1 个）以保持
细分市场规模低于预算。
注意：此策略自由合并不相邻的段；如果这是一个问题，请使用 `LogMergePolicy`。
注意：此策略始终按段的字节大小合并，始终按比例分配
删除百分比
注意 从 Lucene 7.5 开始，有几个变化：
+ `findForcedMerges` 和 `findForcedDeletesMerges`) 默认遵守最大段大小。
+ 当调用 `findforcedmerges` 的 `maxSegmentCount` 不是 1 时，结果索引为
不保证有 <= `maxSegmentCount` 段。相反，它是基于 "best effort" 的。
具体来说，计算出理论上的理想段大小，并且 "fudge factor" 为 25%
添加为新的“maxSegmentSize”，这是受尊重的。
+ `findForcedDeletesMerges` 不会产生大于 `maxSegmentSize` 的段。
我正在学习 ElasticSearch 和 Apache Lucene。
最近，我发现 Apache Lucene 有一些合并策略，但 ElasticSearch 使用 TieredMergePolicy 而不是其他合并策略，如 LogMergePolicy 和 LogByteSizeMergePolicy。
所以我一直在搜索有关 TieredMergePolicy 的信息。我找到了算法，但我不明白为什么 TieredMergePolicy 比其他算法更好（我的意思是一般情况下，不是特殊情况）
为什么在段合并时选择相似大小的段很重要，它如何影响整体性能？
请帮助我。
TieredMergePolicy 首先计算索引中应包含多少段的允许“预算”，方法是计算“完美对数阶梯”在给定总索引大小、最小段大小（floored）、mergeAtOnce、以及一个新的配置 maxSegmentsPerTier，它允许您设置楼梯中每个楼梯的允许宽度（段数）。这很好，因为它将一次合并的段数与楼梯的宽度分离开来。
在这个关于主题的 Chinese post 中，我发现了以下陈述，它提供了一些关于 TieredMergePolicy 相对于 LogByteSizeMergePolicy 的好处的见解，LogByteSizeMergePolicy 是 Lucene 在 [ 之前的默认合并策略=10=]:
The difference between
TieredMergePolicyandLogByteSizeMergepolicyis that the former can merge non-adjacent segments, and distinguish the maximum number of segments allowed to merge at one timesetMaxMergeAtOnce(int v)and the maximum number of segments allowed in a layersetSegmentsPerTier(double v).
对于 TieredMergePolicy 的更广泛的解释，一个很好的来源是 github 对 class 的评论。以下信息来自该来源并在 Apache 2 许可下可用：
合并大小大致相等的段，以每层允许的段数为准。
这类似于 LogByteSizeMergePolicy，除了这个合并策略能够合并
不相邻的段，并将一次合并的段数 (setMaxMergeAtOnce) 与每层允许的段数 (setSegmentsPerTier) 分开。
此合并策略也不会过度合并（即级联合并）。
对于正常合并，此策略首先计算 "budget" 允许合并的段数 在索引中。如果索引超出预算，则策略按大小递减对段进行排序 （按删除百分比进行评级），然后找到成本最低的合并。合并成本由 合并的 "skew" 的组合（最大段的大小除以最小段）， 总合并大小和回收的删除百分比，以便合并具有更低的倾斜度、更小的大小和 那些回收更多删除的人受到青睐。
如果合并将产生大于 `setMaxMergedSegmentMB` 的段，则 策略将合并更少的段（如果有删除，一次减少到 1 个）以保持 细分市场规模低于预算。
注意：此策略自由合并不相邻的段；如果这是一个问题，请使用 `LogMergePolicy`。
注意：此策略始终按段的字节大小合并，始终按比例分配 删除百分比
注意 从 Lucene 7.5 开始，有几个变化： + `findForcedMerges` 和 `findForcedDeletesMerges`) 默认遵守最大段大小。 + 当调用 `findforcedmerges` 的 `maxSegmentCount` 不是 1 时，结果索引为 不保证有 <= `maxSegmentCount` 段。相反，它是基于 "best effort" 的。 具体来说，计算出理论上的理想段大小，并且 "fudge factor" 为 25% 添加为新的“maxSegmentSize”，这是受尊重的。 + `findForcedDeletesMerges` 不会产生大于 `maxSegmentSize` 的段。