面试题：ElasticSearch GET API选择字段的性能优化及特殊情况处理

Question

在一个大型ElasticSearch集群中，索引`logs`包含海量文档，文档有许多字段。现在需要频繁通过GET API获取特定的几个字段，在高并发请求场景下，如何优化选择字段的操作以减少性能损耗？同时，如果某些文档缺少要获取的字段，如何在请求中优雅地处理这种情况，避免返回错误影响整体业务逻辑？

Answer 1

优化选择字段操作减少性能损耗

1. 使用_source过滤：在GET请求中，通过_source参数指定需要获取的特定字段。例如：

GET /logs/_doc/{document_id}? _source=field1,field2,field3

这样Elasticsearch只会从文档中提取指定的字段，而不是返回整个文档，大大减少了数据传输量和处理开销。 2. 预索引字段：如果可能，对经常查询的字段进行预索引。例如，使用mapper-murmur3插件对某些字段进行哈希预索引，这样在查询时可以更快地定位数据，提高查询效率。 3. 缓存机制：引入缓存层（如Redis），将高频查询的结果缓存起来。在高并发场景下，首先检查缓存中是否有需要的数据，如果有则直接返回，避免重复查询Elasticsearch，降低集群压力。

优雅处理文档缺少字段的情况

1. 设置默认值：在Elasticsearch的映射（mapping）中，为可能缺失的字段设置默认值。例如：

{
    "mappings": {
        "properties": {
            "field1": {
                "type": "text",
                "fields": {
                    "keyword": {
                        "type": "keyword"
                    }
                },
                "null_value": "N/A"
            }
        }
    }
}

这样当文档中缺少field1字段时，Elasticsearch会返回默认值"N/A"，而不是抛出错误。 2. 使用脚本处理：在请求中使用脚本（如Painless脚本）来处理缺失字段的情况。例如：

GET /logs/_search
{
    "script_fields": {
        "field1": {
            "script": {
                "source": "doc.containsKey('field1') ? doc['field1'].value : 'default_value'",
                "lang": "painless"
            }
        }
    }
}

这个脚本会检查文档是否包含field1字段，如果包含则返回该字段的值，否则返回默认值"default_value"。这样可以在查询时动态处理缺失字段，而不影响整体业务逻辑。