面试题：ElasticSearch API数据单位换算在复杂查询和性能优化中的应用

Question

在一个包含数十亿文档的ElasticSearch集群中，进行一次复杂查询，查询涉及多个索引和大量字段匹配。查询过程中，由于数据量巨大，出现性能瓶颈。已知集群节点的内存资源有限，你如何通过合理换算API数据单位，调整查询参数（如分页大小、缓存设置等），以优化查询性能，且不影响查询结果的准确性？请详细阐述思路及可能用到的API操作。

Answer 1

思路

1. 分页大小调整：
   • 避免一次性获取大量数据。对于数十亿文档的查询，若初始分页大小过大，会占用过多内存和网络资源。可以采用较小的分页大小，如size=100（具体数值需根据实际情况测试调整），通过多次请求获取全部结果。例如，利用from参数指定偏移量，from=0获取第一页，from=100获取第二页，以此类推。
2. 缓存设置：
   • 利用ElasticSearch的查询缓存。可以通过设置索引级别的缓存，对于一些不经常变化的数据，开启字段数据缓存（field data cache），但要注意内存限制。对于经常变化的数据，慎用缓存。可以使用PUT /index_name/_settings API来设置缓存相关参数，例如：

   {
       "index": {
           "query": {
               "cache": {
                   "type": "filter",
                   "size": "5%",
                   "expire": "10m"
               }
           }
       }
   }
   

   上述设置表示为索引开启查询缓存，缓存类型为filter，缓存大小占节点堆内存的5%，缓存过期时间为10分钟。
3. 数据单位换算：
   • 在设置缓存大小时，size参数可以用百分比（如5%），也可以用字节数表示（如1024mb）。要根据集群节点内存实际情况换算。例如，如果知道节点总内存为16GB，按照5%计算，缓存大小为0.8GB，换算为字节数就是838860800字节，可设置size=838860800。同时，在设置分页时，数据单位虽不直接体现在size参数，但要意识到每次获取的数据量（如size=100条文档）对应的内存占用，根据文档平均大小估算对内存的影响。

可能用到的API操作

1. 分页相关API：
   • 使用GET /_search API进行查询并设置分页参数。例如：

   {
       "query": {
           // 复杂查询条件
       },
       "from": 0,
       "size": 100
   }
   

2. 缓存相关API：
   • 设置索引缓存：PUT /index_name/_settings，如前文示例设置查询缓存参数。
   • 清除缓存：可以使用POST /index_name/_cache/clear API清除指定索引的缓存，当数据发生重大变化时，确保缓存数据及时更新。例如，若数据更新后查询结果不准确，可通过此API清除缓存后重新查询。