面试题：ElasticSearch返回信息过滤API与性能优化的深度探讨

字段映射优化：
- 数据类型精准定义：确保每个字段都使用最合适的数据类型。例如，如果字段仅包含日期，使用date类型而非text类型。这可以减少存储空间，并提升查询效率。适用场景：所有索引场景。潜在风险：若数据类型定义错误，可能导致数据无法正确索引或查询。
- 嵌套字段与父子关系合理使用：对于有层次关系的数据，合理选择嵌套字段或父子关系。嵌套字段适用于需要整体查询或排序的子文档，父子关系适用于需要独立查询子文档的场景。适用场景：数据有明确层次结构。潜在风险：嵌套字段查询性能在数据量过大时可能下降，父子关系维护成本较高。
索引分片与副本优化：
- 合理分配分片：根据数据量和节点数量，计算合适的分片数量。一般原则是每个分片大小不超过50GB - 100GB。适用场景：数据量不断增长的情况。潜在风险：分片过多会增加集群管理开销，过少则会影响查询并行度。
- 调整副本数量：在保证数据可用性的前提下，适当减少副本数量。例如，对于读多写少的场景，可以设置副本数为1。适用场景：读多写少，对数据可用性要求不是极高的场景。潜在风险：副本数过少可能导致数据丢失风险增加。

{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": [
                { "term": { "field1": "value1" } }
            ]
        }
    }
}

适用场景：频繁查询相同过滤条件的场景。潜在风险：缓存可能占用过多内存。 2. 字段选择优化：仅选择需要返回的字段，避免使用*通配符。例如：

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "_source": ["field1", "field2"]
}

适用场景：任何查询场景。潜在风险：若遗漏必要字段，可能需要重新查询。 3. 分页优化：对于大数据集的分页，避免使用from + size的方式进行深分页，而是使用scroll或search_after。例如： - scroll：

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": ["_doc"],
    "scroll": "1m"
}

适用场景：需要一次性获取大量数据进行离线处理。潜在风险：占用集群资源，且scroll ID有效期内数据可能变化。 - search_after：

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": ["field1", "_doc"],
    "size": 10,
    "search_after": [100]
}

适用场景：实时性要求较高的分页场景。潜在风险：依赖排序字段的唯一性，否则可能遗漏数据。

硬件资源优化：
- 增加内存：ElasticSearch依赖内存进行缓存和查询处理，增加节点内存可提升性能。适用场景：所有场景。潜在风险：成本增加，内存过大可能导致垃圾回收问题。
- 使用高性能存储：如SSD硬盘，可提升数据读写速度。适用场景：对I/O性能要求高的场景。潜在风险：成本较高，SSD存在寿命问题。
节点角色优化：
- 分离角色：将数据节点、主节点和协调节点的角色分离。数据节点专注于数据存储和检索，主节点负责集群管理，协调节点处理客户端请求和结果合并。适用场景：大规模集群。潜在风险：配置复杂，角色故障可能影响集群功能。
- 调整节点数量：根据数据量和查询负载，合理增加或减少节点数量。适用场景：数据量和负载变化的场景。潜在风险：节点过多增加管理成本，过少影响性能。

星途面试题库