面试题：ElasticSearch中如何通过API格式化搜索结果以提升性能

Question

在ElasticSearch中，当你需要对搜索结果进行格式化，比如仅返回特定字段、对结果进行排序等操作，描述一下你通常会使用哪些API参数及方法来实现，并且说明这样做对性能有哪些方面的影响？

Answer 1

1. 使用的API参数及方法

• 仅返回特定字段：
  • _source参数：在查询时，通过_source参数指定要返回的字段。例如，使用GET /index_name/_search，在请求体中可以这样写：

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

  这样就只会返回field1和field2字段，不返回文档的其他字段，减少数据传输量。
• 对结果进行排序：
  • sort参数：在查询请求体中使用sort参数。例如，对numeric_field字段进行升序排序：

  {
      "query": {
          "match_all": {}
      },
      "sort": [
          {
              "numeric_field": "asc"
          }
      ]
  }
  

  如果要进行多字段排序，可以在sort数组中添加多个排序规则。例如，先按field1升序，再按field2降序：

  {
      "query": {
          "match_all": {}
      },
      "sort": [
          {
              "field1": "asc"
          },
          {
              "field2": "desc"
          }
      ]
  }
  

2. 对性能的影响

• 仅返回特定字段：
  • 优点：减少了网络传输的数据量，加快了响应速度，尤其是对于文档字段较多且内容较大的情况。同时，也减少了Elasticsearch节点处理和返回数据的开销，因为不需要序列化和传输不必要的字段。
  • 缺点：如果查询逻辑比较复杂，并且多个查询需要不同的特定字段组合，可能会增加查询构建的复杂度。
• 对结果进行排序：
  • 优点：通过排序可以按照业务需求呈现更有价值的结果，提高用户体验。
  • 缺点：排序操作会增加Elasticsearch的计算开销。因为Elasticsearch需要在每个分片上对数据进行排序，然后再将各个分片的排序结果合并，最后返回给客户端。特别是在数据量较大，并且排序字段没有索引或者索引不适合排序（例如全文索引字段）时，性能下降会比较明显。同时，排序也会占用更多的内存资源来存储排序过程中的中间数据。