面试题：ElasticSearch中如何设置映射属性以平衡索引性能与存储成本

Question

在ElasticSearch中，假设你有一个包含大量文本数据的索引需求，需要对这些文本进行全文搜索，同时要考虑性能和存储成本。请阐述你会如何设置映射属性来达到较好的平衡，例如分析器的选择、字段数据类型的确定等，并说明原因。

Answer 1

分析器选择

1. 标准分析器：适用于大多数语言场景，它会将文本按词切分，去除停用词，进行小写处理等基础操作。例如在英文文本搜索场景下，如果对文本分析要求不是特别精细，标准分析器能满足基本需求，且性能较好，因为其处理逻辑相对简单，在索引大量文本时能快速完成分析过程，降低存储成本。
2. 自定义分析器：若处理特定语言（如中文）或有特殊的分词需求。以中文为例，标准分析器对中文分词效果不佳，可使用IK分析器，它能实现更细粒度、更符合中文语言习惯的分词。自定义分析器可根据业务需求灵活调整分词规则、过滤器等，虽然配置相对复杂，但能精准满足文本搜索需求，提升搜索性能，不过可能会增加一定的存储成本，因为可能会产生更多的分词结果。

字段数据类型确定

1. text类型：用于全文搜索的字段，会进行分词处理。例如文章内容字段，将其定义为text类型，在索引时会通过分析器对文本进行分词，存储这些分词结果以支持高效的全文搜索。但text类型字段无法进行排序和聚合操作。
2. keyword类型：适合用于不需要分词的字段，如文章分类标签等短文本。keyword类型字段会将整个文本作为一个词条存储，可用于排序、聚合以及精确匹配搜索。其存储结构相对简单，占用空间小，在满足特定搜索需求的同时，能有效控制存储成本。
3. 数字类型（如long、integer等）：若文本数据中有相关数值信息，如文章阅读量等，使用合适的数字类型存储。一方面可进行数值比较、范围查询等操作，提升搜索灵活性；另一方面数字类型存储效率高，相比存储为字符串类型能节省存储空间。
4. date类型：对于与时间相关的信息，如文章发布时间，使用date类型存储。便于按照时间范围进行搜索、排序等操作，且date类型有特定的存储格式，存储效率优于将时间存储为字符串，同时在处理时间相关逻辑时性能更好。

通过合理选择分析器和确定字段数据类型，既能满足全文搜索的性能需求，又能在一定程度上控制存储成本，达到较好的平衡。