面试题：ElasticSearch复杂查询上下文的性能调优策略

Question

假设你在处理一个复杂的ElasticSearch查询，该查询涉及多个不同类型的过滤器、聚合以及嵌套查询，导致性能不佳。请详细说明你会从哪些方面入手进行性能调优，包括对查询语句的优化、索引结构的调整以及ElasticSearch配置参数的考量等。

Answer 1

查询语句优化

1. 简化过滤器：检查并移除不必要的过滤器。如果多个过滤器功能相近，尝试合并。例如，避免重复过滤相同条件。
2. 优化聚合：减少聚合的层级和复杂度。如果不需要多层嵌套聚合，简化为单层或更少层。同时，避免对大量数据进行复杂聚合操作，可考虑使用预聚合数据。
3. 嵌套查询优化：对于嵌套查询，确保嵌套深度合理。过深的嵌套会增加查询复杂度和性能损耗。尽量将嵌套查询逻辑优化为更扁平的结构。可以通过重新设计文档结构，将部分嵌套关系展平，减少嵌套查询使用。
4. 使用排序：若有排序需求，确保排序字段有适当的索引。避免对高基数（唯一值多）字段排序，尽量对低基数字段排序，以提升性能。
5. 分页优化：避免使用过大的from和size参数进行分页。使用scroll API进行大数据集分页，或采用基于游标（cursor - based）的分页方式，如search_after。

索引结构调整

1. 字段映射优化：确保字段映射类型正确。避免使用不必要的复杂数据类型，例如，如果字段仅需存储数字，使用合适的数值类型而不是通用的文本类型。对文本字段合理设置分词器，对于不需要分词的字段，设置为not_analyzed以减少索引空间和查询计算量。
2. 索引分片与副本：根据数据量和查询负载调整分片数量。过少的分片可能导致数据集中，查询压力大；过多的分片会增加管理开销。副本数量也应适当，副本过多会占用更多资源，影响写入性能，根据读多写少或写多读少的业务场景调整副本数量。
3. 数据建模优化：避免过度嵌套和冗余数据。若有频繁关联查询，考虑适当冗余数据以减少关联操作，但要注意数据一致性维护。

ElasticSearch配置参数考量

1. 内存配置：合理分配堆内存大小。一般不超过物理内存的50%，且不超过32GB（避免JVM指针压缩问题）。调整堆外内存设置，以满足搜索和索引操作的需求。
2. 线程池配置：根据业务负载调整不同线程池的参数，如search线程池、index线程池。增加线程数量或调整队列大小，以适应高并发查询和写入操作。
3. 搜索相关性配置：优化相关性算法配置，例如调整BM25算法的参数，以在满足业务需求的同时提升查询性能。
4. 缓存配置：启用和配置查询缓存，如filter cache和field data cache，合理设置缓存大小和过期时间，缓存经常使用的查询结果和字段数据，减少重复计算。