面试题：ElasticSearch中常见可选参数对性能的影响分析

Question

在ElasticSearch中，`query_string`查询的`analyzer`参数是可选的。请阐述该参数对查询性能可能产生哪些影响，并举例说明在不同场景下如何合理设置该参数以优化性能。

Answer 1

analyzer参数对查询性能的影响

1. 分析时间开销：
   • 如果设置了analyzer，Elasticsearch需要对查询字符串进行分析。分析过程包括分词、过滤等操作，这会增加额外的计算开销。例如，使用复杂的自定义分析器可能包含多个分词器和过滤器组合，这会显著增加分析查询字符串的时间。
   • 不设置analyzer时，Elasticsearch可能使用默认的分析器或不进行分析（取决于具体情况），相对来说时间开销较小。
2. 匹配精准度与结果集大小：
   • 合适的analyzer能提高匹配精准度。例如，在文本搜索场景中，对英文使用english分析器可以进行词干提取等操作，使查询更智能，可能减少结果集大小，从而加快查询返回速度。
   • 但如果analyzer设置不当，比如在不需要词干提取的场景使用了会进行词干提取的分析器，可能会导致匹配到过多不相关的文档，增加结果集大小，进而降低查询性能，因为Elasticsearch需要处理更多数据来返回结果。

不同场景下合理设置analyzer优化性能的示例

1. 英文文本搜索场景：
   • 场景描述：搜索英文技术文章，希望能够识别同义词、进行词干提取等操作以提高搜索精准度。
   • 设置方式：使用english分析器。例如，在query_string查询中设置analyzer为english：

{
    "query": {
        "query_string": {
            "query": "computer programming",
            "analyzer": "english",
            "fields": ["content"]
        }
    }
}

• 好处：english分析器会对computer和programming进行词干提取等操作，能匹配到诸如computing、programmer等相关词干的文档，提高搜索精准度，同时减少不必要的匹配，优化查询性能。

2. 精确匹配场景：
   • 场景描述：搜索产品编号等精确字符串，不需要进行任何分词或词干提取等分析操作。
   • 设置方式：不设置analyzer或使用keyword分析器。例如：

{
    "query": {
        "query_string": {
            "query": "ABC123",
            "fields": ["product_id"]
        }
    }
}

• 或者使用keyword分析器：

{
    "query": {
        "query_string": {
            "query": "ABC123",
            "analyzer": "keyword",
            "fields": ["product_id"]
        }
    }
}

• 好处：不进行分析或使用keyword分析器，能直接将查询字符串作为一个整体进行匹配，避免了分析带来的时间开销，提高查询性能，尤其适用于精确匹配的场景。

3. 中文文本搜索场景：
   • 场景描述：搜索中文新闻文章，希望能准确分词以提高搜索效果。
   • 设置方式：可以使用ik_smart或ik_max_word分析器（假设安装了IK分词器）。例如，使用ik_smart分析器：

{
    "query": {
        "query_string": {
            "query": "人工智能发展",
            "analyzer": "ik_smart",
            "fields": ["news_content"]
        }
    }
}

• 好处：ik_smart分析器能对中文进行智能分词，如将“人工智能发展”分为“人工智能”和“发展”，使匹配更合理，提高搜索性能。ik_max_word会进行更细粒度的分词，适用于希望匹配更多相关结果的场景，但可能会增加结果集大小，在某些情况下需要权衡使用。