面试题：ElasticSearch深度分页聚合查询的性能优化策略

Question

当在ElasticSearch中进行深度分页（例如查询第10000条以后的数据）的聚合查询时，会遇到性能问题，阐述可能导致性能问题的原因，并说明如何优化以提高查询效率。

Answer 1

性能问题原因

1. 大量数据传输：Elasticsearch需要从各个分片上检索大量数据，然后在协调节点上进行合并和排序。查询第10000条以后的数据意味着要传输和处理大量的数据，网络带宽和节点内存成为瓶颈。
2. 深度分页的开销：随着分页深度增加，每个分片需要返回的数据量也会相应增加。Elasticsearch为了确保结果的准确性，需要对每个分片返回的所有数据进行全局排序，这在数据量很大时，计算成本非常高。
3. 资源消耗：深度分页聚合查询需要消耗大量的CPU、内存等资源，可能导致节点负载过高，影响整个集群的性能。

优化方法

1. 使用Scroll API
   • 原理：Scroll API 用于对 Elasticsearch 进行大量数据的批量处理，它会在首次查询时生成一个快照，后续的查询基于这个快照进行，避免每次查询都重新计算全局排序。
   • 示例：

{
    "size": 1000,
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "aggs": {
        "my_aggregation": {
            "terms": {
                "field": "your_field"
            }
        }
    }
}

首次请求带上 scroll 参数指定滚动时间，例如：?scroll=1m，响应中会返回一个 _scroll_id。后续通过 _scroll_id 继续获取数据：

{
    "scroll": "1m", 
    "scroll_id": "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ==" 
}

2. Search After
   • 原理：Search After 基于上一页的最后一条数据来确定下一页的起始位置，它避免了深度分页时全局排序的性能问题，因为它是基于文档的排序值来进行分页。
   • 示例：假设按 date 字段排序，首次查询：

{
    "size": 1000,
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "date": {
                "order": "asc"
            }
        }
    ]
}

响应中获取最后一条数据的 sort 字段值，例如 [1590681600000]，下一页查询使用 search_after 参数：

{
    "size": 1000,
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "date": {
                "order": "asc"
            }
        }
    ],
    "search_after": [1590681600000]
}

3. 减少返回字段：只请求需要的字段，避免返回大量不必要的数据，减少网络传输和内存开销。例如：

{
    "size": 1000,
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "_source": ["field1", "field2"],
    "aggs": {
        "my_aggregation": {
            "terms": {
                "field": "your_field"
            }
        }
    }
}

4. 增加集群资源：适当增加节点数量，提高每个节点的硬件配置（如内存、CPU 等），以提升整体的处理能力。但这种方法成本较高，且有一定的局限性。
5. 优化索引设计：确保索引的字段类型合理，对频繁查询和聚合的字段建立合适的索引，避免不必要的字段映射，以减少索引大小和查询时的计算量。