elasticsearch 为什么分层合并策略比其他策略更好？

我在学习ElasticSearch和ApacheLucene

最近，我发现ApacheLucene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

所以我一直在搜索关于TieredMergePolicy的信息。我找到了算法，但我不明白为什么TieredMergePolicy比其他策略更好（我的意思是在一般情况下，而不是特殊情况下）

为什么在段合并时选择相似大小的段很重要，以及它如何影响整体性能

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请帮帮我。

TieredMergePolicy首先通过计算给定的总索引大小、最小段大小（地板）、合并和允许您设置允许宽度的新配置maxSegmentsPerTier，计算“完美对数楼梯”需要多少步数，计算索引中应包含多少段的允许“预算”（段数）这很好，因为它将一次要合并的段数与楼梯的宽度分离。

在这个主题中，我发现了以下陈述，它提供了一些关于

分层合并策略的好处的见解，而不是Lucene的定义
LogByteSizeMergePolicy
分层合并策略之前的ult合并策略
：

TieredMergePolicy
和
LogByteSizeMergepolicy
之间的区别在于前者可以合并非相邻的段，并区分一次允许合并的最大段数
setMaxMergeAtOnce（int v）
和层
setegmentspertier中允许的最大段数（双v）

对于
TieredMergePolicy
的更广泛的解释，一个很好的来源是类的注释。以下信息来自该来源，可在ab Apache 2许可证下获得：

根据每层允许的段数合并大小大致相同的段。
这类似于
LogByteSizeMergePolicy
，只是此合并策略能够合并
非相邻段，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，此策略首先计算允许合并的段数的“预算”
在索引中。如果索引超出预算，则策略将通过减小大小对段进行排序
（按百分比按比例删除），然后查找成本最低的合并。合并成本由
合并的“倾斜”组合（最大段的大小除以最小段），
总合并大小和百分比删除回收，以便合并具有较低的倾斜度、较小的大小和百分比
那些回收更多删除的，会受到青睐。
如果合并将生成大于“setMaxMergedSegmentMB”的段，则
策略将合并较少的段（如果该段已删除，则一次最多合并1个），以保持
部门规模低于预算。
注意：此策略可自由合并非相邻段；如果这是一个问题，请使用“LogMergePolicy”。
注意：此策略总是按段的字节大小合并，总是按比例合并
删除百分比
注意：从Lucene 7.5开始，有几个变化：
+默认情况下，`findForcedMerges`和`findForcedDeletesMerges`）遵循最大段大小。
+当使用“maxSegmentCount”而不是1调用“findforcedmerges”时，结果索引为
不一定会，我已经读过了，但我不明白。你能用其他方式解释一下吗？@Halim_Kim如果我的答案回答了你的问题，请记住点击我答案旁边的复选框接受。