面试题：ElasticSearch在复杂聚合场景下如何优化搜索结果折叠

Question

在一个包含大量商品信息的ElasticSearch索引中，文档包含 'brand'（品牌）、'price'（价格）、'rating'（评分）等字段。现在需要按照 'brand' 进行折叠，并且在每个品牌下，筛选出价格前10%且评分大于4分的商品，同时要保证查询性能。阐述实现该需求的详细步骤及可能用到的ElasticSearch特性，并分析可能存在的性能瓶颈及优化方向。

Answer 1

实现步骤

1. 桶聚合（Terms Aggregation）：使用 terms 聚合按照 brand 进行分组，即折叠操作。

{
    "aggs": {
        "by_brand": {
            "terms": {
                "field": "brand",
                "size": 10000
            }
        }
    }
}

这里 size 可根据实际品牌数量调整，确保能获取所有品牌。

2. 子聚合 - 过滤（Filter Aggregation）：在每个品牌桶内，使用 filter 聚合筛选评分大于4分的商品。

{
    "aggs": {
        "by_brand": {
            "terms": {
                "field": "brand",
                "size": 10000
            },
            "aggs": {
                "high_rating": {
                    "filter": {
                        "range": {
                            "rating": {
                                "gt": 4
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

3. 子聚合 - Top Hits 结合 Percentiles Bucket Aggregation：
   • 先使用 percentiles_bucket 聚合计算出价格前10% 的阈值。
   • 再用 top_hits 聚合根据阈值筛选出价格前10% 的商品。

{
    "aggs": {
        "by_brand": {
            "terms": {
                "field": "brand",
                "size": 10000
            },
            "aggs": {
                "high_rating": {
                    "filter": {
                        "range": {
                            "rating": {
                                "gt": 4
                            }
                        }
                    },
                    "aggs": {
                        "price_threshold": {
                            "percentiles_bucket": {
                                "field": "price",
                                "percents": [90]
                            }
                        },
                        "top_products": {
                            "top_hits": {
                                "sort": [
                                    {
                                        "price": {
                                            "order": "desc"
                                        }
                                    }
                                ],
                                "size": 10000,
                                "script": {
                                    "source": "doc['price'].value >= params.threshold",
                                    "params": {
                                        "threshold": 0
                                    }
                                }
                            },
                            "aggs": {
                                "set_threshold": {
                                    "bucket_script": {
                                        "buckets_path": {
                                            "threshold": "price_threshold>90.0"
                                        },
                                        "script": "params.threshold"
                                    }
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

这里 top_hits 的 size 可根据实际情况调整，确保能获取足够多商品来筛选前10%。

可能用到的ElasticSearch特性

1. 聚合（Aggregation）：包括 terms 聚合用于分组，filter 聚合用于筛选条件，percentiles_bucket 聚合用于计算百分位数，top_hits 聚合用于获取符合条件的文档。
2. 脚本（Scripting）：在 top_hits 聚合中使用脚本，根据计算出的价格阈值筛选商品。

性能瓶颈及优化方向

1. 性能瓶颈：

   • 数据量过大：大量商品信息可能导致聚合计算量巨大，尤其是在计算百分位数和筛选文档时。
   • 深分页问题：如果 top_hits 的 size 设置过大，可能会导致深分页问题，影响性能。
   • 脚本计算：脚本计算会增加额外的 CPU 开销。

2. 优化方向：

   • 数据预处理：在数据写入 ElasticSearch 时，可以对数据进行一些预处理，如计算并存储价格区间等信息，减少实时计算量。
   • 分页优化：采用滚动（Scroll）或者搜索后下一页（Search After）的方式代替深分页，减少内存和性能消耗。
   • 缓存：对于一些不经常变化的品牌数据，可以使用缓存来减少 ElasticSearch 的查询压力。
   • 硬件优化：如果可能，增加服务器资源，如 CPU、内存等，以提高 ElasticSearch 的处理能力。