面试题：ElasticSearch _source字段过滤在复杂嵌套文档及高并发场景下的应用与优化

Question

当ElasticSearch中的文档结构复杂且嵌套层次较多时，如何高效地使用_source字段过滤？在高并发搜索请求场景下，怎样进一步优化_source字段过滤策略以确保系统的稳定性和响应速度？请结合具体的配置和代码示例进行阐述。

Answer 1

1. 使用_source字段过滤复杂嵌套文档结构

在Elasticsearch中，当文档结构复杂且嵌套层次较多时，可通过在查询中指定 _source 字段来仅获取所需的字段，从而减少传输的数据量，提高查询效率。

配置示例

假设文档结构如下：

{
    "name": "example",
    "details": {
        "sub_details": {
            "nested_field1": "value1",
            "nested_field2": "value2"
        }
    }
}

要获取 name 和 details.sub_details.nested_field1 字段，可使用如下查询：

{
    "_source": ["name", "details.sub_details.nested_field1"],
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}

代码示例（以Python Elasticsearch客户端为例）

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()
query = {
    "_source": ["name", "details.sub_details.nested_field1"],
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}
response = es.search(index='your_index', body=query)
for hit in response['hits']['hits']:
    print(hit['_source'])

2. 高并发搜索请求场景下的优化策略

2.1 缓存策略

• 配置：使用分布式缓存（如Redis），对频繁查询的 _source 过滤结果进行缓存。可以根据查询的哈希值作为缓存的键，查询结果作为值。
• 代码示例：

import redis
from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_cached_search_result(query_hash):
    result = redis_client.get(query_hash)
    if result:
        return result.decode('utf-8')
    return None

def set_cached_search_result(query_hash, result):
    redis_client.set(query_hash, result)

def search_with_cache(query):
    query_hash = hash(str(query))
    cached_result = get_cached_search_result(query_hash)
    if cached_result:
        return cached_result
    response = es.search(index='your_index', body=query)
    result = str(response)
    set_cached_search_result(query_hash, result)
    return result

2.2 批量处理

• 配置：将多个查询合并为一个批量查询，减少网络请求次数。在Elasticsearch中，可以使用 msearch API。
• 代码示例：

queries = [
    {
        "_source": ["name", "details.sub_details.nested_field1"],
        "query": {
            "match": {
                "name": "query1_value"
            }
        }
    },
    {
        "_source": ["name", "details.sub_details.nested_field2"],
        "query": {
            "match": {
                "name": "query2_value"
            }
        }
    }
]
msearch_body = '\n'.join([json.dumps({'index': 'your_index'}) + '\n' + json.dumps(query) for query in queries])
response = es.msearch(body=msearch_body)
for sub_response in response['responses']:
    print(sub_response['hits']['hits'])

2.3 索引优化

• 配置：确保对用于过滤和查询的字段创建了合适的索引，尤其是嵌套字段。可以使用 nested 类型索引来提高嵌套文档的查询性能。
• 示例：在创建索引时，对嵌套字段进行如下定义：

{
    "mappings": {
        "properties": {
            "details": {
                "type": "nested",
                "properties": {
                    "sub_details": {
                        "properties": {
                            "nested_field1": {
                                "type": "text"
                            },
                            "nested_field2": {
                                "type": "text"
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

这样在查询嵌套字段时，Elasticsearch能够更高效地定位和过滤数据，从而在高并发场景下提高系统的稳定性和响应速度。