面试题：ElasticSearch复杂查询删除的URL参数配置

URL：

DELETE /sales/_delete_by_query

请求体参数（通过URL后的请求体发送，这里以JSON格式为例）：

{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": [
                {
                    "range": {
                        "sale_date": {
                            "gte": "2023-01-01",
                            "lte": "2023-12-31"
                        }
                    }
                },
                {
                    "term": {
                        "customer_city.keyword": "New York"
                    }
                },
                {
                    "range": {
                        "quantity": {
                            "gt": 100
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

query：定义查询条件，用来筛选要删除的文档。
bool：布尔查询，用于组合多个查询条件。
filter：过滤条件，在这个数组中可以放置多个过滤子条件。
range：范围查询，这里用于sale_date字段，限定日期范围，gte表示大于等于，lte表示小于等于。
term：精确匹配查询，customer_city.keyword用于精确匹配城市名称，这里使用.keyword后缀是因为customer_city字段可能是文本类型，需要通过.keyword获取精确值。
第二个range：用于quantity字段，限定销售数量大于100，gt表示大于。

实际生产环境中可能遇到的问题及应对方法：

数据量过大：
- 问题：如果符合条件的数据量非常大，一次性删除可能会对集群性能产生严重影响，甚至导致集群不稳定。
- 应对方法：可以使用滚动（Scroll）API进行分批删除，每次删除一定数量的文档，降低对集群的压力。
误删风险：
- 问题：如果查询条件编写错误，可能会误删大量不应该删除的数据。
- 应对方法：在生产环境执行删除操作前，先在测试环境使用相同的查询条件进行模拟删除（只查询不删除，通过_search API查看符合条件的数据），确保查询条件准确无误。同时，在生产环境执行时，可以先对数据进行备份，以便在误删的情况下能够恢复数据。
版本冲突：
- 问题：在并发环境下，当一个文档正在被删除时，另一个操作可能尝试修改它，导致版本冲突。
- 应对方法：可以在请求中增加version_type参数，设置为external或external_gte等，通过版本号来确保删除操作的一致性。
集群负载：
- 问题：删除操作会占用集群资源，可能影响其他正常的读写操作。
- 应对方法：可以选择在集群负载较低的时间段执行删除操作，或者通过调整集群资源分配，为删除操作预留一定的资源。

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面试题：ElasticSearch复杂查询删除的URL参数配置

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