面试题：ElasticSearch动态调整API在复杂查询删除场景下的性能优化

利用动态调整API高效完成操作的步骤

构建查询条件：使用 bool 查询来组合多个条件。利用 range 查询筛选出过去一周内的日志（基于 timestamp 字段），使用 term 查询匹配 log_level 为 ERROR，再使用 match 或 query_string 查询在 message 字段中查找特定关键字。例如：

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "range": {
                        "timestamp": {
                            "gte": "now-1w"
                        }
                    }
                },
                {
                    "term": {
                        "log_level": "ERROR"
                    }
                },
                {
                    "match": {
                        "message": "特定关键字"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

使用 delete - by - query API：将上述查询作为参数传递给 delete - by - query API 来删除符合条件的文档。例如，对于 Elasticsearch 7.x 版本，可使用如下请求：

POST /logs/_delete_by_query
{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "range": {
                        "timestamp": {
                            "gte": "now-1w"
                        }
                    }
                },
                {
                    "term": {
                        "log_level": "ERROR"
                    }
                },
                {
                    "match": {
                        "message": "特定关键字"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

可能遇到的性能瓶颈

大量文档删除：海量文档删除操作本身会占用大量的集群资源，包括 CPU、内存和网络带宽。特别是在高并发写入和查询的情况下，删除操作可能会影响其他正常业务的性能。
索引碎片和副本：每个索引可能包含多个碎片和副本，删除操作需要在所有碎片和副本上同步进行，这会增加操作的复杂性和时间开销。
查询性能：构建复杂查询（尤其是在海量数据上）可能会导致查询性能下降，因为 Elasticsearch 需要扫描大量文档来匹配条件。

优化策略

批量操作：使用 delete - by - query 时，可以设置 size 参数来控制每次处理的文档数量，减少单次操作的资源消耗。例如：

POST /logs/_delete_by_query?conflicts=proceed&scroll_size=1000
{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "range": {
                        "timestamp": {
                            "gte": "now-1w"
                        }
                    }
                },
                {
                    "term": {
                        "log_level": "ERROR"
                    }
                },
                {
                    "match": {
                        "message": "特定关键字"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

优化查询：对 timestamp、log_level 等字段进行适当的索引设置，确保查询高效。例如，timestamp 字段可以使用日期直方图等方式进行优化。同时，避免使用过于复杂的 match 查询，尽量使用更高效的 term 或 terms 查询（如果适用）。
资源分配：在执行删除操作前，适当调整集群资源，例如增加节点、调整 JVM 堆大小等，以应对删除操作带来的资源压力。并且尽量选择业务低峰期执行删除操作，减少对正常业务的影响。
索引管理：定期优化索引，合并小的碎片，减少索引碎片数量，提高删除操作的效率。同时，可以考虑对索引进行冷热分离，将不常用的历史数据迁移到冷存储中，减少主索引的数据量。

面试题：ElasticSearch动态调整API在复杂查询删除场景下的性能优化

知识考点

面试题答案

利用动态调整API高效完成操作的步骤

可能遇到的性能瓶颈

优化策略