面试题：ElasticSearch MGet API的_source过滤在复杂嵌套文档中的应用

Question

假设有一个索引'documents'，文档类型'document'，文档结构如下：{"title":"文档标题","author":{"name":"作者名","age":30},"content":"文档内容"}。现在要使用MGet API获取一批文档，通过_source过滤，只获取'author'下的'name'字段和'content'字段，如何构建请求体？并且阐述在实际应用中，这种复杂嵌套文档的_source过滤可能会遇到哪些问题及解决方案。

Answer 1

请求体构建

{
    "docs": [
        {
            "_index": "documents",
            "_type": "document",
            "_id": "文档ID1",
            "_source": {
                "includes": ["author.name", "content"]
            }
        },
        {
            "_index": "documents",
            "_type": "document",
            "_id": "文档ID2",
            "_source": {
                "includes": ["author.name", "content"]
            }
        }
        // 可以继续添加更多文档请求
    ]
}

复杂嵌套文档的_source过滤可能遇到的问题及解决方案

问题

1. 字段路径错误：当文档结构复杂时，很容易写错嵌套字段的路径，比如将author.name写成authorName，导致获取不到预期字段。
2. 性能问题：对于非常复杂且嵌套层次深的文档，解析和过滤_source会消耗较多资源，影响查询性能。
3. 映射变更影响：如果文档的映射（mapping）发生变化，之前设置的_source过滤路径可能不再适用，需要手动调整。

解决方案

1. 严格测试：在开发和上线前，进行充分的测试，确保_source过滤路径的正确性。可以编写自动化测试用例，在文档结构变更时及时发现问题。
2. 优化查询：对于性能问题，可以考虑对经常查询的复杂文档进行适当的冗余设计，减少嵌套层次，从而降低解析和过滤的成本。另外，也可以通过缓存来减少重复查询带来的性能开销。
3. 监控与更新：建立对文档映射变更的监控机制，当映射发生变化时，及时通知开发人员调整_source过滤路径。可以使用版本控制系统来管理映射文件，方便跟踪变更。