面试题：ElasticSearch定制排序优化与原理深入

Question

在大规模数据下，ElasticSearch的定制排序可能会面临性能问题。阐述一下ElasticSearch定制排序的底层实现原理，以及你会采取哪些策略来优化基于多个复杂条件的定制排序性能，比如在索引设计、查询优化等方面。

Answer 1

ElasticSearch定制排序底层实现原理

1. 文档打分：ElasticSearch在默认情况下，基于相关性算分（如TF-IDF等算法）对文档进行排序。定制排序时，会根据用户定义的规则对每个文档计算一个新的分值。
2. 字段提取与计算：对于数值型字段，直接提取字段值进行比较；对于日期型字段，转化为时间戳等数值形式比较。对于复杂条件，可能涉及脚本计算，如使用Painless脚本根据多个字段组合计算得分。
3. 优先队列：在查询结果收集阶段，ElasticSearch使用优先队列来维护已检索文档的排序顺序。优先队列根据定制排序规则，在不断添加新文档时，保证队列中的文档始终按序排列。

优化策略

索引设计

1. 字段映射优化：
   • 对于参与排序的数值型字段，确保映射类型准确，避免类型转换开销。例如，明确使用long或double等合适类型。
   • 对于日期字段，使用date类型，并指定合适的格式，以便高效的时间比较。
2. 多字段索引：
   • 如果排序涉及多个条件，且这些条件来自不同字段组合，考虑使用多字段索引。例如，对于按“价格”和“销量”排序，可以创建一个包含这两个字段的多字段索引，以提高检索效率。
3. 倒排索引优化：
   • 对于高基数（唯一值多）字段，考虑使用doc_values。doc_values在索引构建时就将字段值按文档顺序存储，在排序时无需再从倒排索引中重建顺序，提升性能。

查询优化

1. 脚本优化：
   • 如果使用脚本计算定制排序分值，尽量简化脚本逻辑。例如，避免复杂的循环和递归操作，优先使用内置函数。
   • 缓存脚本结果，对于相同输入产生相同结果的脚本部分，可以在查询层面进行缓存，减少重复计算。
2. 过滤前置：
   • 在进行定制排序前，先通过过滤条件减少数据集。例如，先筛选出符合基本条件（如特定类别、地域等）的文档，再进行复杂的排序操作，降低排序计算量。
3. 分页优化：
   • 避免深度分页，如使用scroll API进行大量数据检索时，结合search_after来实现分页，避免每次查询都从第一条数据开始排序，提升分页性能。
4. 聚合排序：
   • 如果可能，将排序操作与聚合操作结合。例如，先对数据按某个维度进行聚合，再在聚合结果内进行定制排序，减少整体的数据处理量。