面试题：ElasticSearch数字值API精度控制在复杂场景下的优化

Question

现有一个电商搜索场景，需要对商品的评分（0 - 5分，支持小数点后一位）和销量（整数）进行索引，并根据这两个字段进行高效的排序和过滤。在考虑性能和精度控制的前提下，如何设计ElasticSearch的数字值API相关配置，以确保查询的高效性和数据精度？请详细阐述设计思路和相关配置。

Answer 1

设计思路

1. 评分字段：由于评分范围是0 - 5分且支持小数点后一位，为了精确存储且不浪费过多空间，可使用float类型。float类型在Elasticsearch中可以满足精度需求，并且在排序和过滤时性能较好。
2. 销量字段：销量是整数，根据实际业务中销量可能达到的最大值，选择合适的整数类型。如果预计销量不会超过2147483647（2^31 - 1），可使用integer类型；若可能超过这个值，可使用long类型，以确保能够存储所有可能的销量数据，同时在排序和过滤操作中保持高效。

相关配置

假设使用Elasticsearch的mapping来定义索引结构，示例如下：

{
    "mappings": {
        "properties": {
            "rating": {
                "type": "float"
            },
            "sales_volume": {
                "type": "integer" // 如果预计销量很大，可改为 "type": "long"
            }
        }
    }
}

在查询时，为了进一步优化性能，可对这两个字段添加合适的索引策略。例如，对于排序操作频繁的字段，可以考虑设置index_options参数来优化排序性能。但在一般情况下，默认的index_options设置（对于float和整数类型默认配置能满足常见需求）就能满足高效查询。同时，可根据实际查询模式，如经常进行范围查询等，对字段进行适当的fielddata等配置优化，但需要注意fielddata可能占用较多内存，需谨慎使用。