面试题：ElasticSearch搜索性能优化之查询语句调优

Question

假设你在处理一个包含大量文档的ElasticSearch集群，现需要执行复杂的多条件组合查询。请详细描述如何优化查询语句以提升搜索性能，包括对不同查询类型（如term、match、bool等）的使用策略及优化技巧，并且说明如何通过分析查询结果反馈来进一步改进查询。

Answer 1

1. 优化查询语句提升搜索性能

1.1 term查询

• 使用场景：用于精确匹配，比如匹配具体的ID、状态码等。例如在用户文档中，根据用户ID精确查找某个用户。
• 优化技巧：避免在全文本字段上使用term查询，因为全文本字段在索引时会进行分词，term查询不会考虑分词情况。如果必须在全文本字段上进行精确匹配，可以考虑使用keyword类型的字段。

1.2 match查询

• 使用场景：用于文本字段的模糊匹配，它会对查询字符串进行分词，然后在倒排索引中查找匹配的文档。常用于搜索文章标题、正文等文本内容。
• 优化技巧：
  • 调整分析器：选择合适的分析器，确保对查询字符串和文档中的文本以一致且有效的方式进行分词。例如，对于英文文本，english分析器可能比标准分析器更适合处理英文单词的词干提取等。
  • 控制查询词数量：过多的查询词可能导致匹配范围过大，降低性能。可以通过一些业务逻辑，如根据用户输入的长度动态调整查询词数量。

1.3 bool查询

• 使用场景：组合多个查询条件，实现复杂的逻辑组合，如must（必须满足）、should（应该满足）、must_not（必须不满足）等。常用于同时满足多个条件的复杂搜索，例如搜索价格在一定范围内且品牌为特定品牌的商品。
• 优化技巧：
  • 合理组织条件：将过滤性强的条件放在must子句中，这样可以在早期快速减少匹配的文档数量。例如，在搜索电商商品时，先根据库存大于0（must条件）过滤，再根据其他可选条件（should条件）进一步筛选。
  • 减少should子句数量：过多的should子句会增加查询的复杂度和计算量，尽量合并相似条件或者根据业务重要性进行排序，优先使用重要的should条件。

2. 通过分析查询结果反馈改进查询

• 检查匹配文档数量：如果返回的匹配文档数量过多，可能需要增加更严格的过滤条件。例如，在搜索商品时，若返回了大量结果，可以增加价格区间、品牌等更细粒度的条件。
• 查看命中文档相关性：对于搜索结果中相关性低的文档，检查查询条件和分析器设置。可能是分析器分词不当导致相关性计算错误，需要调整分析器或者修改查询条件的权重。
• 分析耗时字段：使用Elasticsearch的性能分析工具，查看查询过程中哪个部分耗时最长，是过滤条件计算、排序还是其他操作。针对耗时部分进行优化，例如优化排序字段的索引设置或者调整复杂过滤条件的逻辑。