面试题：ElasticSearch深度定制查询以优化可读性与性能

Question

在一个大规模的ElasticSearch集群中，索引数据量庞大且查询复杂。为了提升查询的可读性与性能，需要对查询进行深度定制。例如，结合脚本字段、聚合以及管道聚合等高级特性，设计一个满足业务需求（如根据不同条件对数据进行分组统计，并在结果中添加自定义计算字段）的查询方案，同时说明如何通过定制查询结构和优化配置来避免性能瓶颈，详细描述设计思路、具体的DSL实现以及涉及的原理。

Answer 1

设计思路

1. 分组统计：利用聚合（Aggregation）功能，按照业务需求的不同条件对数据进行分组，比如按照某个字段的值进行分组。
2. 自定义计算字段：使用脚本字段（Scripted Field）在查询结果中添加自定义计算的字段。
3. 避免性能瓶颈：
   • 定制查询结构：避免复杂度过高的嵌套查询，合理规划查询的层级结构。对于聚合操作，尽量减少不必要的子聚合。
   • 优化配置：调整Elasticsearch集群的配置参数，如增加节点资源（内存、CPU等），合理设置分片数量和副本数量，避免单个分片数据量过大。

DSL实现示例

假设我们有一个索引，其中文档包含 category（分类）字段和 price（价格）字段，业务需求是按 category 分组统计平均价格，并添加一个自定义字段表示价格与平均价格的差值。

{
    "size": 0,
    "aggs": {
        "category_groups": {
            "terms": {
                "field": "category"
            },
            "aggs": {
                "avg_price": {
                    "avg": {
                        "field": "price"
                    }
                },
                "price_difference": {
                    "bucket_script": {
                        "buckets_path": {
                            "avg_price": "avg_price"
                        },
                        "script": "doc['price'].value - params.avg_price"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

1. size: 0：表示我们只关心聚合结果，不返回具体的文档。
2. terms 聚合：按 category 字段进行分组。
3. avg 聚合：在每个分组内计算 price 字段的平均价格。
4. bucket_script 管道聚合：计算每个文档价格与平均价格的差值作为自定义字段。

原理

1. 聚合：Elasticsearch通过在各个分片上执行局部聚合，然后将结果合并到协调节点上，最终得出全局聚合结果。
2. 脚本字段：bucket_script 允许在聚合桶的上下文中执行脚本计算，buckets_path 用于引用其他聚合的结果，script 部分则是具体的计算逻辑。通过这种方式，可以根据已有字段和聚合结果计算出新的字段。
3. 避免性能瓶颈原理：
   • 定制查询结构：简单清晰的查询结构能减少Elasticsearch在解析和执行查询时的资源消耗。
   • 优化配置：增加节点资源能提升集群整体处理能力；合理设置分片和副本数量能平衡数据分布和读写性能，避免因数据倾斜或单个分片负载过高导致性能下降。