面试题：ElasticSearch顶部命中聚合与复杂业务场景下的高亮数据提取定制

Question

在一个电商搜索场景中，商品索引包含商品名称、描述、规格等多字段。需要实现根据用户搜索词，在顶部命中聚合中，不仅对商品名称和描述进行高亮，还要按不同规格（如颜色、尺寸）分别进行高亮数据提取，并将结果以特定格式返回（如嵌套JSON结构）。阐述整体设计思路、关键的ElasticSearch查询语句及可能遇到的难点和解决方案。

Answer 1

整体设计思路

1. 索引设计：在ElasticSearch中，为商品名称、描述及各个规格字段（如颜色、尺寸）分别建立合适的映射，确保支持高亮功能。例如，对于文本字段可设置type为text，并指定合适的分词器。
2. 高亮处理：利用ElasticSearch的高亮功能，对商品名称和描述字段进行高亮。同时，针对不同规格字段分别配置高亮参数。
3. 结果处理：将高亮后的商品名称、描述及各规格字段的高亮片段，按照特定的嵌套JSON结构进行整理返回。

关键的ElasticSearch查询语句

{
    "query": {
        "multi_match": {
            "query": "用户搜索词",
            "fields": ["商品名称", "描述"]
        }
    },
    "highlight": {
        "fields": {
            "商品名称": {},
            "描述": {},
            "颜色": {},
            "尺寸": {}
        }
    }
}

可能遇到的难点和解决方案

1. 高亮标签冲突：不同字段高亮使用相同标签可能导致解析混乱。解决方案是为不同字段设置不同的高亮标签，如pre_tags和post_tags参数。
2. 分词差异：不同字段使用不同分词器可能导致搜索结果与预期不符。需要统一分词策略或对不同字段的分词结果进行适配处理。
3. 性能问题：大量数据高亮处理可能导致性能下降。可以通过优化索引结构、控制高亮字段数量、设置合理的缓存机制等方式提升性能。