面试题：ElasticSearch执行搜索时，从索引角度提升性能有哪些常见方法

Question

在ElasticSearch执行搜索场景下，从索引设计与维护角度出发，阐述至少三种能够提升搜索性能的方法，并简要说明每种方法的原理。

Answer 1

1. 合理设计索引结构
   • 原理：根据业务需求，将数据按照不同的类别或属性进行合理拆分建立索引。比如对于电商商品数据，可按商品类别建立不同索引，搜索时直接定位到相关索引，减少搜索范围。这样能避免在庞大的全量索引中遍历，提高检索速度。
2. 优化文档建模
   • 原理：避免在文档中包含过多不必要的字段，精简文档结构。字段过多会增加索引体积，占用更多存储空间和搜索时的处理资源。例如对于用户搜索商品，商品的详细生产流程字段如果与搜索无关则可去除，使索引更紧凑，提升搜索性能。
3. 定期进行索引维护（如合并和优化）
   • 原理：ElasticSearch在写入数据时会产生多个小的段（segment），过多小的段会增加搜索时的I/O开销。定期进行索引合并优化操作，能将小的段合并成大的段，减少段的数量，从而降低搜索时需要检索的段数，提高搜索效率。
4. 使用合适的分词器
   • 原理：不同的业务场景需要不同的分词策略。例如对于中文文本，使用能准确切分词语的分词器，如结巴分词器的ElasticSearch版本，可将文本准确分词。合适的分词能提高文档与搜索词匹配的准确性，避免因分词不当导致重要信息无法匹配，从而提升搜索性能。
5. 设置合理的副本数
   • 原理：副本主要用于高可用和负载均衡。适当增加副本数可以将搜索请求分摊到多个副本上处理，提高整体的搜索吞吐量。但副本数过多会占用过多资源，所以要根据服务器资源和业务负载情况设置合理的副本数，在保证性能的同时避免资源浪费。