面试题：复杂业务场景下ElasticSearch GET API路由参数的优化策略

Question

假设你正在处理一个复杂的电商搜索业务，涉及多维度数据（如商品类别、品牌、价格区间等），且数据量庞大。在使用ElasticSearch GET API时，如何设计和优化路由参数，以确保高效的查询响应，并能应对未来数据量的增长和业务需求的变化？请给出具体的策略和实现思路。

Answer 1

1. 分析业务需求

• 多维度数据：明确商品类别、品牌、价格区间等维度在查询中的使用频率和组合方式。例如，可能经常按照商品类别和价格区间进行联合查询。
• 数据量庞大：考虑到数据增长，需设计具有扩展性的路由参数。

2. 路由参数设计策略

• 分层路由：
  • 顶层按商品类别：将商品类别作为第一层路由参数。例如，在URL中 /search/{category}/...，这样可快速定位到特定类别的数据子集，减少查询范围。Elasticsearch可基于此进行数据分片和检索优化。
  • 第二层按品牌（可选）：对于某些类别下品牌区分度高且经常按品牌查询的情况，增加品牌作为第二层路由，如 /search/{category}/{brand}/...。这进一步缩小查询范围，提高查询效率。
• 价格区间处理：价格区间不适宜直接放在路由中，因为其范围变化灵活。可通过查询字符串参数（query string parameter）处理，如 ?price_min=100&price_max=500。这样既不影响基于类别和品牌的路由，又能灵活指定价格范围。

3. 优化策略

• 索引优化：
  • 预聚合：针对常见的查询组合，如特定类别下不同品牌的商品数量、平均价格等，创建预聚合索引。通过这种方式，在查询时可直接从预聚合索引获取结果，减少实时计算开销。
  • 字段映射优化：确保商品类别、品牌等路由相关字段被正确映射，如设置为 keyword 类型，以提高检索效率。价格字段可根据实际需求设置为合适的数值类型。
• 缓存策略：
  • 查询结果缓存：对于热门查询（如特定类别下最畅销商品），使用缓存（如Redis）存储查询结果。当相同查询再次出现时，直接从缓存返回结果，减轻Elasticsearch压力。
  • 路由参数缓存：缓存路由参数对应的分片信息和查询计划，避免重复计算，提高查询响应速度。

4. 应对业务变化

• 灵活的查询参数：除了固定的路由参数，设计支持灵活的查询参数，如自定义过滤条件。通过 query string 允许用户传入新的查询维度，如商品的特殊属性等，而无需修改路由结构。
• 动态索引调整：建立监控机制，根据业务增长和查询模式变化，动态调整索引结构和路由策略。例如，当新的商品类别出现或某个品牌数据量剧增时，重新分配分片或调整路由规则。