面试题：ElasticSearch 中如何通过 REST 接口优化解析和处理性能

Question

在 ElasticSearch 的 REST 接口使用场景下，列举至少三种可以提升解析和处理性能的方法，并简要说明每种方法的原理。

Answer 1

1. 批量操作
   • 原理：将多个请求合并为一个批量请求发送到ElasticSearch。减少了网络请求次数，降低网络开销，同时ElasticSearch内部可以更高效地处理批量操作，因为其底层存储结构可以利用批量操作进行更优化的I/O和索引更新。例如使用_bulk接口，一次性处理多个文档的创建、更新或删除操作。
2. 合理设置请求参数
   • 过滤字段（_source参数）：
     • 原理：通过_source参数指定需要返回的字段，避免返回不必要的字段数据。这样减少了网络传输的数据量，同时ElasticSearch在检索时也无需从磁盘读取和返回那些不需要的字段，提高处理速度。比如GET /index/type/id?_source=field1,field2，只返回field1和field2字段。
   • 分页参数优化（size和from）：
     • 原理：合理设置size（每页返回的文档数）和from（从结果集的第几项开始返回），避免一次性请求大量数据。如果需要获取大量数据，建议使用滚动（scroll）API，它会在ElasticSearch服务端保持一个游标，按批次返回数据，减轻内存压力和网络传输负担。例如，对于大数据量的分页查询，使用滚动API比直接设置大的from值性能更好。
3. 使用缓存
   • 客户端缓存：
     • 原理：在客户端应用程序中设置缓存，对于相同的查询请求，先检查缓存中是否有结果。如果有，则直接返回缓存中的数据，避免再次向ElasticSearch发送请求，大大提高响应速度。可以使用如Memcached、Redis等缓存工具来实现客户端缓存。
   • ElasticSearch内部缓存：
     • 原理：ElasticSearch自身有多种缓存机制，如过滤器缓存（Filter Cache）。过滤器缓存会缓存过滤条件的结果，当相同的过滤条件再次使用时，直接从缓存中获取结果，而无需重新执行过滤操作。例如对于经常使用的term过滤、range过滤等，ElasticSearch会自动利用过滤器缓存来提高性能。
4. 优化查询语句
   • 使用复合查询（如bool查询）合理组织条件：
     • 原理：bool查询可以组合多个查询子句，通过合理设置must（必须满足）、should（应该满足）、must_not（必须不满足）等条件，让ElasticSearch更有效地进行查询。例如，对于复杂的搜索条件，将最具区分度的条件放在must子句中，这样可以快速缩小搜索范围，提高查询效率。
   • 避免使用通配符查询（Wildcard Query）开头：
     • 原理：通配符查询如果以通配符开头（如*keyword），ElasticSearch需要扫描整个索引来匹配，性能很低。而以单词开头的通配符查询（如keyword*）相对性能较好，因为它可以利用索引结构快速定位到可能匹配的文档范围。所以尽量避免以通配符开头的查询方式。