面试题：ElasticSearch多过滤器聚合复杂条件下的性能优化及关联分析

Question

在一个大型电商搜索系统中，使用ElasticSearch进行商品搜索和聚合分析。索引中有海量商品数据，涉及众多字段如品牌、产地、材质、价格区间、销量等。现在需要实现一个复杂的多过滤器聚合：筛选出销量排名前10%且价格区间在特定范围（例如100 - 500），产地为特定地区（如中国广东）的商品，同时按照品牌进行聚合统计，并要求在聚合操作时尽量优化性能，避免集群压力过大。请详细阐述实现思路、对应的DSL语句以及为优化性能所采取的策略，包括可能涉及的索引设计优化、查询参数调整等方面。

Answer 1

实现思路

1. 数据筛选：利用ElasticSearch的过滤条件筛选出满足销量排名前10%、价格区间在100 - 500以及产地为中国广东的商品。
2. 聚合统计：对筛选后的商品按照品牌进行聚合统计。
3. 性能优化：从索引设计、查询参数等方面降低集群压力。

DSL语句

{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": [
                {
                    "range": {
                        "price": {
                            "gte": 100,
                            "lte": 500
                        }
                    }
                },
                {
                    "term": {
                        "origin.keyword": "中国广东"
                    }
                }
            ]
        }
    },
    "aggs": {
        "top_selling_brands": {
            "filter": {
                "rank_feature": {
                    "field": "sales",
                    "top": 0.1
                }
            },
            "aggs": {
                "by_brand": {
                    "terms": {
                        "field": "brand.keyword",
                        "size": 100
                    }
                }
            }
        }
    }
}

性能优化策略

1. 索引设计优化：
   • 字段类型：确保字段类型定义准确，例如对于固定值的产地、品牌等字段使用keyword类型，避免text类型带来的分词开销。
   • 索引分片：合理分配索引分片数量，根据数据量和集群规模进行调整，避免分片过多或过少导致的性能问题。
   • 副本数量：根据集群的可用性和性能需求，适当调整副本数量，减少不必要的副本以降低写操作压力。
2. 查询参数调整：
   • size参数：在聚合时，合理设置terms聚合的size参数，避免返回过多数据。如示例中设置为100，仅返回前100个品牌的聚合结果。
   • 缓存：利用ElasticSearch的缓存机制，如请求缓存，对频繁查询的结果进行缓存，减少重复计算。
   • 批量操作：如果可能，将多个相关查询合并为一个批量查询，减少网络开销。