面试题：ElasticSearch过滤器聚合：复杂业务场景下的动态筛选与聚合分析

设计方案

索引设计：
- 商品索引：对于商品数据，每个商品作为一个文档，包含商品ID、名称、品牌、类别等基本信息。为了提高聚合分析性能，对品牌等需要聚合的字段使用适当的数据类型（如keyword）。
- 订单索引：订单文档包含订单ID、用户ID、商品ID列表、购买时间等信息。订单与商品可以通过商品ID关联，由于数据量较大，采用父子文档结构可能在性能上不如嵌套文档，这里订单与商品可采用嵌套文档结构，将商品ID及相关必要信息嵌套在订单文档内。
- 用户索引：用户文档包含用户ID、用户行为数据（如购买次数、浏览商品类别列表等）。为方便根据用户行为筛选用户，对购买次数使用数字类型，浏览商品类别使用keyword类型。
性能优化：
- 分片与副本：根据预估的数据量合理设置索引的分片数和副本数。例如，如果数据量很大，可以适当增加分片数来提高并行处理能力，但同时要注意过多分片会增加管理开销。副本数主要用于提高可用性，一般设置1 - 2个副本。
- 缓存：使用ElasticSearch的内置缓存机制，如过滤器缓存（filter cache），对于经常使用的用户行为筛选条件，可以缓存结果，减少重复查询开销。

实现步骤

筛选特定用户群体：

使用ElasticSearch的查询语句，根据用户行为进行筛选。例如，要筛选购买次数大于10次且浏览过“电子产品”类别的用户，可以使用如下查询语句：

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "range": {
                        "购买次数": {
                            "gt": 10
                        }
                    }
                },
                {
                    "terms": {
                        "浏览商品类别": ["电子产品"]
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

执行查询获取符合条件的用户ID列表。

聚合分析用户购买的商品品牌：

根据获取的用户ID列表，在订单索引中查询这些用户的订单文档。
对订单文档中的商品信息（嵌套的商品ID及品牌等信息）按品牌进行聚合分析。例如：

{
    "query": {
        "terms": {
            "用户ID": ["用户ID1", "用户ID2", ...]
        }
    },
    "aggs": {
        "商品品牌聚合": {
            "terms": {
                "field": "商品品牌.keyword"
            }
        }
    }
}

可能遇到的问题与解决方案

性能问题：
- 问题：随着数据量增长，查询和聚合操作性能下降。
- 解决方案：除上述提到的分片、副本和缓存优化外，定期对索引进行优化（如force merge），减少段的数量，提高查询性能。另外，使用ElasticSearch的冷热架构，将不常访问的旧数据迁移到冷存储，降低热存储的压力。
数据一致性问题：
- 问题：在更新用户、订单或商品数据时，可能出现数据不一致情况，特别是在父子或嵌套文档结构中。
- 解决方案：采用版本控制机制，每次更新数据时带上版本号，确保数据更新的一致性。同时，在更新操作中使用事务（如果ElasticSearch版本支持），保证相关文档的更新原子性。
索引维护问题：
- 问题：索引结构变更困难，例如新增字段或修改字段类型。
- 解决方案：在设计索引初期充分考虑业务扩展性，尽量避免频繁的索引结构变更。如果确实需要变更，可以使用reindex API将数据迁移到新的索引结构中，同时更新相关的查询和聚合逻辑。

面试题：ElasticSearch过滤器聚合：复杂业务场景下的动态筛选与聚合分析

知识考点

面试题答案

设计方案

实现步骤

可能遇到的问题与解决方案