面试题：ElasticSearch如何优化索引的查询性能

Question

在ElasticSearch中，索引建立后，为了提升针对该索引的查询性能，你可以从哪些方面进行优化？请至少列举3点并简要说明。

Answer 1

• 合理设计索引结构：
  • 字段类型选择：选择合适的数据类型，例如数值类型用long、integer等，避免使用通用的text类型，因为text类型会进行分词处理，增加存储和查询开销。
  • 父子关系：如果数据有父子关系，合理使用父子文档（parent - child）或嵌套文档（nested）结构，避免过度扁平化数据，减少冗余和提升查询效率。
• 优化查询语句：
  • 使用过滤上下文：在查询时，尽量使用过滤（filter）而不是查询（query）上下文，filter不会计算相关性分数，执行速度更快，且结果可以被缓存。
  • 避免通配符查询：通配符查询（wildcard）性能较差，尽量避免使用。如果必须使用，将通配符置于词尾，减少扫描量。
• 调整索引设置：
  • 分片与副本：根据数据量和硬件资源合理设置分片和副本数量。过多分片会增加管理开销，过少则可能影响性能和扩展性；副本数量也需平衡读性能和存储成本。
  • 刷新间隔：适当增大refresh_interval，减少索引刷新频率，降低I/O开销，但这会导致数据近实时性降低。
• 使用缓存：
  • 查询结果缓存：利用Elasticsearch的查询结果缓存机制，对于相同的查询可以直接从缓存获取结果，提升查询性能。
  • 字段数据缓存：启用字段数据缓存，对经常用于排序、聚合的字段缓存数据，加快查询速度。