面试题：ElasticSearch中match与term在复杂查询场景下的优化策略

Question

在一个具有高并发搜索请求的ElasticSearch集群中，索引数据量庞大，包含多种复杂结构的文档。现有一个业务需求，既要通过match查询模糊匹配用户输入的关键词，又要结合term查询精确筛选某些特定属性。请设计一套完整的查询优化策略，包括但不限于索引结构设计、查询语句优化、缓存策略等，以确保高效、准确地响应用户请求，并详细说明每一步优化的依据和预期效果。

Answer 1

索引结构设计

1. 字段类型优化：
   • 依据：对于需要精确筛选的特定属性，如ID、状态码等，将其字段类型设置为keyword。因为keyword类型字段不会进行分词，适合精确匹配，能提高term查询效率。对于需要模糊匹配的文本字段，根据文本特点选择合适的分词器，如中文可选用ik_max_word分词器，它能将文本进行细粒度分词，更有利于match查询。
   • 预期效果：精确查询和模糊查询都能基于合适的字段类型更高效地执行，减少不必要的计算和匹配时间。
2. 索引分片与副本：
   • 依据：根据数据量和集群节点数量合理分配分片数。分片过多会增加集群管理开销，过少则可能导致单个分片数据量过大影响查询性能。副本数主要用于提高数据可用性和读性能，但过多副本也会占用更多存储资源。一般可根据实际情况，如数据量增长趋势、硬件资源等，先设置一个合理的初始值，如3 - 5个分片，1 - 2个副本。
   • 预期效果：在保证数据安全和高可用性的同时，让查询负载能更均匀地分布在各个分片上，提升整体查询性能。
3. 索引映射优化：
   • 依据：避免在索引映射中定义过多不必要的字段。对于一些很少用于查询或过滤的字段，可以考虑不进行索引，通过index: false设置。这样可以减少索引的大小和维护成本，同时提高查询性能，因为Elasticsearch在查询时无需处理这些不参与查询的字段。
   • 预期效果：降低索引存储成本，提升查询速度，特别是在大数据量情况下效果更明显。

查询语句优化

1. Bool查询组合：
   • 依据：使用bool查询将match和term查询组合起来。bool查询中的must子句用于放置match查询，以确保所有文档都包含用户输入的关键词（模糊匹配）；同时，将term查询放在filter子句中，filter子句中的查询不会计算相关性分数，只用于筛选文档，性能更高。
   • 预期效果：通过合理组合查询条件，既能满足模糊匹配和精确筛选的业务需求，又能在保证查询准确性的前提下，最大程度提高查询效率。
2. Query String语法优化：
   • 依据：在match查询中，如果用户输入的关键词可能包含多个单词且需要不同的匹配策略（如短语匹配、模糊匹配等），可以使用query_string语法。通过设置合适的参数，如minimum_should_match控制匹配词的最少数量，能更灵活地调整匹配逻辑，提高匹配准确性。
   • 预期效果：让模糊匹配更加智能和精准，提高查询结果的质量，同时也能在一定程度上优化查询性能，避免不必要的全量匹配。
3. 分页查询优化：
   • 依据：在高并发搜索场景下，深度分页会带来性能问题。如果使用from和size进行分页，当from值较大时，Elasticsearch需要从每个分片获取from + size条数据，然后汇总排序再返回结果，这会消耗大量资源。可以采用scroll或者search_after方式进行分页。scroll适用于一次性获取大量数据，它通过在Elasticsearch集群中维护一个上下文来快速获取数据；search_after则适用于实时性要求较高的分页场景，它基于上一页的最后一条数据的某个排序字段值进行下一页数据的查询，避免了深度分页的性能问题。
   • 预期效果：有效解决分页查询的性能瓶颈，特别是在处理大量数据分页时，能显著提升查询效率，减少资源消耗。

缓存策略

1. 查询结果缓存：
   • 依据：对于一些高频且结果相对稳定的查询，可以使用缓存来存储查询结果。例如，对于某些固定条件的精确筛选查询（如按特定状态码筛选），其结果在一定时间内不会发生变化。可以在应用层使用缓存技术，如Redis，将查询语句作为键，查询结果作为值进行缓存。当相同查询再次到来时，直接从缓存中获取结果，无需再次查询Elasticsearch集群。
   • 预期效果：大大减少Elasticsearch集群的负载，提高查询响应速度，特别是对于大量重复查询的场景，能显著提升系统整体性能。
2. Index - Level缓存：
   • 依据：Elasticsearch自身提供了一些索引级别的缓存机制，如字段数据缓存（field data cache）和过滤器缓存（filter cache）。字段数据缓存用于缓存字段值，在排序、聚合等操作中能提高性能；过滤器缓存用于缓存filter子句的结果，避免重复计算。合理配置这些缓存参数，如设置合适的缓存大小、缓存过期时间等，可以提高查询性能。
   • 预期效果：充分利用Elasticsearch自身的缓存机制，优化索引内部的查询处理过程，减少重复计算，提升查询效率。

监控与调优

1. 性能监控：
   • 依据：使用Elasticsearch提供的监控工具，如Elasticsearch - Head插件、Kibana的监控功能等，实时监控集群的性能指标，包括CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O、查询响应时间等。通过这些监控数据，可以及时发现性能瓶颈和异常情况。
   • 预期效果：及时了解集群的运行状态，为后续的调优提供数据支持，确保集群始终处于高效运行状态。
2. 动态调优：
   • 依据：根据监控数据，动态调整索引结构、查询语句和缓存策略。例如，如果发现某个分片的负载过高，可以考虑重新分配分片；如果某些查询响应时间过长，可以进一步优化查询语句；如果缓存命中率较低，可以调整缓存策略。
   • 预期效果：使系统能够根据实际运行情况不断优化，适应业务需求的变化，保持高效、准确的查询响应能力。