面试题：ElasticSearch基本读模型在复杂业务场景下的实践

索引结构设计

字段类型定义：
- 商品名称：使用 text 类型，并配置合适的分词器，如 ik_smart 用于中文模糊搜索，同时可以增加 keyword 子字段用于精确匹配。例如：
```
"product_name": {
    "type": "text",
    "analyzer": "ik_smart",
    "fields": {
        "keyword": {
            "type": "keyword"
        }
    }
}
```
- 品牌：使用 keyword 类型，因为品牌通常不需要分词，用于精确过滤。
```
"brand": {
    "type": "keyword"
}
```
- 价格：使用 float 或 integer 类型（根据价格精度需求），用于价格区间过滤。
```
"price": {
    "type": "float"
}
```
- 销量：使用 integer 类型，用于按销量排序。
```
"sales": {
    "type": "integer"
}
```
- 评分：使用 float 类型，用于按评分排序。
```
"rating": {
    "type": "float"
}
```
索引设置：合理设置 number_of_shards 和 number_of_replicas，根据数据量和服务器资源来确定。例如，对于数据量较大的情况，可以设置多个分片来提高并行处理能力。
```
{
    "settings": {
        "number_of_shards": 3,
        "number_of_replicas": 1
    }
}
```

查询逻辑实现

模糊搜索商品名称：使用 match 查询。例如：

{
    "query": {
        "match": {
            "product_name": "搜索关键词"
        }
    }
}

按品牌过滤：使用 term 查询。例如：

{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": [
                {
                    "term": {
                        "brand": "品牌名称"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

按价格区间过滤：使用 range 查询。例如，查询价格在100到200之间的商品：

{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": [
                {
                    "range": {
                        "price": {
                            "gte": 100,
                            "lte": 200
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

按销量排序：在查询中添加 sort 字段。例如，按销量降序排序：

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "sales": {
                "order": "desc"
            }
        }
    ]
}

按评分排序：类似按销量排序，修改 sort 字段为评分字段。例如，按评分降序排序：

{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "rating": {
                "order": "desc"
            }
        }
    ]
}

组合查询：使用 bool 查询将上述各种查询条件组合起来。例如，模糊搜索商品名称，同时按品牌过滤和按销量排序：

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "match": {
                        "product_name": "搜索关键词"
                    }
                }
            ],
            "filter": [
                {
                    "term": {
                        "brand": "品牌名称"
                    }
                }
            ]
        }
    },
    "sort": [
        {
            "sales": {
                "order": "desc"
            }
        }
    ]
}

可能遇到的问题和解决方案

性能问题：
- 问题：数据量增大后，查询性能下降。
- 解决方案：
  - 合理设置索引分片和副本，确保负载均衡。
  - 使用缓存，如 Redis，缓存热门查询结果。
  - 对经常查询的字段创建合适的索引，例如对品牌、价格等过滤字段。
分词问题：
- 问题：模糊搜索结果不准确，分词不合理。
- 解决方案：
  - 选择合适的分词器，如对于中文可以使用 ik_smart 或 ik_max_word，并根据业务需求调整分词策略。
  - 对分词结果进行测试和优化，通过 _analyze API 查看分词效果并进行调整。
数据一致性问题：
- 问题：数据更新后，搜索结果不能及时反映最新数据。
- 解决方案：
  - 了解 ElasticSearch 的刷新机制，合理设置刷新间隔。可以手动调用 _refresh API 使数据尽快可见，但频繁刷新会影响性能。
  - 使用异步更新机制，在数据更新后，通过消息队列等方式异步通知 ElasticSearch 进行数据更新，确保数据一致性的同时减少对业务系统的影响。

面试题：ElasticSearch基本读模型在复杂业务场景下的实践

知识考点

面试题答案

索引结构设计

查询逻辑实现

可能遇到的问题和解决方案