面试题：ElasticSearch 中常见可选参数对搜索性能的影响有哪些

Question

在 ElasticSearch 搜索操作中，像 `size`、`from`、`sort` 等是常见的可选参数。请详细阐述这些参数在不同场景下对搜索性能会产生怎样的影响，例如大数据量场景下 `size` 设置过大可能出现什么问题，`sort` 按多个字段排序对性能的影响等。

Answer 1

size 参数对搜索性能的影响

• 大数据量场景下设置过大：
  • 内存消耗剧增：Elasticsearch 需要从各个分片检索并聚合数据，size 设置过大意味着要返回大量的数据，这会占用大量的内存，可能导致节点内存不足，引发性能问题甚至节点崩溃。
  • 网络带宽压力：大量的数据需要通过网络传输回客户端，会占用大量的网络带宽，可能导致网络拥塞，影响其他业务的网络通信。
  • 延迟显著增加：由于上述内存和网络的压力，Elasticsearch 处理请求的时间会大大增加，搜索延迟显著上升，用户体验变差。

from 参数对搜索性能的影响

• 深度分页场景：
  • 性能急剧下降：当 from 值较大（例如 from=10000）时，Elasticsearch 需要从每个分片检索 from + size 数量的数据，然后在协调节点进行聚合和排序，这会导致大量的计算和数据传输，性能急剧下降。这种情况下，随着 from 值的增大，性能下降的趋势会越发明显。

sort 参数按多个字段排序对性能的影响

• 排序字段的类型与索引：
  • 无索引字段排序：如果排序字段没有建立索引，Elasticsearch 需要对文档进行全量扫描来获取该字段的值进行排序，这会大大增加查询的时间和资源消耗。
  • 多字段排序的复杂度：按多个字段排序时，Elasticsearch 需要首先按照第一个字段排序，然后在第一个字段相同的情况下按照第二个字段排序，以此类推。这增加了排序算法的复杂度，尤其在数据量较大时，排序所需的时间和资源显著增加。
• 大数据量场景：
  • 磁盘 I/O 压力：排序操作可能需要将数据写入磁盘临时文件（当内存不足以容纳排序数据时），这会增加磁盘 I/O 操作，导致性能下降。多个字段排序时，这种磁盘 I/O 的压力会更加明显。
  • 聚合与排序开销：在分布式环境下，每个分片都需要进行局部排序，然后协调节点再进行全局聚合和最终排序，这一过程涉及大量的数据传输和计算，对性能影响较大。