14.4.3.2. MassIndexer の使用

Hibernate Search の MassIndexer は、複数の並列スレッドを使用してインデックスを再ビルドします。オプションで、リロードする必要のあるエンティティーを選択するか、またはすべてのエンティティーのインデックスを変更できます。このアプローチは、パフォーマンスを最大化するために最適化されていますが、アプリケーションをメンテナンスモードに設定する必要があります。MassIndexer がビジーな場合、インデックスのクエリーは推奨されません。

fullTextSession.createIndexer().startAndWait();

これにより、インデックスが再構築され、インデックスが削除されてから、データベースからすべてのエンティティーが再読み込みされます。簡単に使用できますが、プロセスのスピードを上げるために調整を行うことが推奨されます。

fullTextSession
 .createIndexer( User.class )
 .batchSizeToLoadObjects( 25 )
 .cacheMode( CacheMode.NORMAL )
 .threadsToLoadObjects( 12 )
 .idFetchSize( 150 )
 .progressMonitor( monitor ) //a MassIndexerProgressMonitor implementation
 .startAndWait();

これにより、すべての User インスタンス (およびフラグ) のインデックスが再構築され、クエリーごとに 25 個のオブジェクトのバッチを使用して User インスタンスをロードするために、12 個の並列スレッドが作成されます。また、これら 12 個のスレッドが Lucene ドキュメントを出力するには、インデックス化された埋め込み関係およびカスタム FieldBridge または ClassBridge を処理する必要もあります。スレッドは、変換プロセス中に追加属性のレイジーローディングをトリガーします。そのため、並行して機能しているスレッドは多く必要になります。実際のインデックス書き込みで稼働しているスレッドの数は、各インデックスのバックエンド設定によって定義されます。

Cachemode を CacheMode.IGNORE (デフォルト) のままにすることが推奨されます。これは、ほとんどの場合でキャッシュが不要な追加オーバーヘッドになるためです。メインのエンティティーがインデックスに含まれる列挙のようなデータに関連する場合は、パフォーマンスを向上させる可能性があるため、データに応じて他の CacheMode を有効にすると便利です。

インデックス処理にかかる時間やメモリー消費量に影響を与える他のパラメーターには、以下が含まれます。

以前のバージョンにも max_field_length がありましたが、これは Lucene から削除されました。これは、LimitTokenCountAnalyzer を使用して同様の効果を得ることができます。

すべての .indexwriter パラメーターは Lucene 固有で、Hibernate Search はこれらのパラメーターを渡します。

MassIndexer は、前方のみのスクロール可能な結果を使用して、読み込まれるプライマリーキーを繰り返し処理しますが、MySQL の JDBC ドライバーはメモリーのすべての値を読み込みます。この「最適化」を回避するには、idFetchSize を Integer.MIN_VALUE に設定します。