面试题：ElasticSearch 获取_source时的性能优化及条件筛选

Question

在大规模数据的 ElasticSearch 集群中，获取_source时可能会面临性能问题。请阐述如何在获取_source的同时，通过一定的方式减少数据传输量以提升性能，比如仅获取特定字段。并且说明如何在获取_source时添加复杂的过滤条件，例如根据多个字段的逻辑关系进行筛选。

Answer 1

减少数据传输量（仅获取特定字段）

在 Elasticsearch 中，可以通过在查询时指定 _source 字段来仅获取特定字段，从而减少数据传输量。

1. 使用 GET 请求

   GET /your_index/_doc/your_doc_id?_source=field1,field2
   

   上述请求将只返回 field1 和 field2 字段的数据。

2. 使用 Search API

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

   此搜索请求会匹配所有文档，并仅返回 field1 和 field2 字段。

添加复杂过滤条件（根据多个字段逻辑关系筛选）

1. 使用 Bool 查询 Bool 查询允许组合多个查询子句，包括 must（必须满足）、should（应该满足）、must_not（必须不满足）等。

   {
       "query": {
           "bool": {
               "must": [
                   { "match": { "field1": "value1" } },
                   { "match": { "field2": "value2" } }
               ]
           }
       }
   }
   

   上述查询要求文档必须同时满足 field1 为 value1 且 field2 为 value2。

2. 逻辑关系组合 可以更复杂地组合逻辑关系，例如：

   {
       "query": {
           "bool": {
               "must": [
                   { "match": { "field1": "value1" } }
               ],
               "should": [
                   { "match": { "field2": "value2" } },
                   { "match": { "field3": "value3" } }
               ],
               "must_not": [
                   { "match": { "field4": "value4" } }
               ]
           }
       }
   }
   

   此查询要求文档必须满足 field1 为 value1，至少满足 field2 为 value2 或 field3 为 value3 中的一个条件，并且 field4 不能为 value4。

通过以上方式，可以在获取 _source 时减少数据传输量并添加复杂过滤条件，提升 Elasticsearch 在大规模数据集群中的性能。