面试题：ElasticSearch深度查询优化与复杂场景应用

Question

假设存在一个超大规模的ElasticSearch集群，存储了海量的日志数据，日志中有时间戳（timestamp）、日志级别（log_level）、日志内容（log_content）等字段。现在需要实现一个复杂查询，找到过去一周内所有ERROR级别的日志，同时这些日志内容中要包含'critical failure'关键字。由于数据量巨大，要考虑如何优化查询性能以避免集群压力过大。请阐述查询方案并写出核心查询语句。

Answer 1

查询方案

1. 时间范围优化：利用Elasticsearch的时间范围查询，只检索过去一周的数据。可以通过设置时间戳字段的范围来实现。这可以大大减少检索的数据量，因为只针对最近一周的日志进行搜索，避免对全部海量数据的扫描。
2. 过滤缓存：Elasticsearch有缓存机制，对于经常查询的固定条件（如这里的ERROR级别），缓存可以提高后续查询效率。将日志级别为ERROR作为一个过滤条件，利用Elasticsearch的过滤缓存，该缓存不计算相关性分数，性能较高。
3. 字段数据结构优化：确保日志内容字段（log_content）进行了合适的分词处理，以便高效地进行关键字搜索。如果日志内容非常长，可考虑使用更高效的文本处理方式，如将长文本拆分成合理的片段进行索引，这样在搜索时可以减少不必要的文本处理开销。

核心查询语句

{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": [
                {
                    "range": {
                        "timestamp": {
                            "gte": "now-1w",
                            "lte": "now"
                        }
                    }
                },
                {
                    "term": {
                        "log_level": "ERROR"
                    }
                }
            ],
            "must": [
                {
                    "match": {
                        "log_content": "critical failure"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

上述语句中，range 子句用于限定时间范围为过去一周，term 子句用于过滤出日志级别为ERROR的日志，match 子句用于在日志内容中搜索包含 critical failure 关键字的日志。通过 bool 组合这些条件，filter 部分利用缓存提高性能，must 部分确保关键字匹配。