1、概述
本文简要描述ES查询性能的优化过程。忽略很多细节,其实整个过程并不顺利,因为并没有一个明确的指引,教你怎么做就能让性能大幅提升。很多时候不同业务有不同的场景,还是需要自己摸索一番。比如用filter过滤取代query查询,明明官方文档说filter速度更快。但应用到我们业务来,一开始却没有明显效果。经过反复测试,发现虽然filter可以省略计算分数的环节,但我们的业务查询场景,一次返回数据量不会很多,最大的瓶颈不在于打分,而在于range过滤和排序。可是range过滤和排序,这方面在网上却很少被提及。所以还是要自己根据业务场景多思考多验证。 一开始优化效果很突出,耗时从100秒一下子降低到10秒以内。但越往后其实越难做。好比从10分考到60分不容易,但90分考到95分就更加困难。 我们自己定的优化目标是1秒,是达到效果了。
优化前,随便一个ES查询耗时就高达170秒,接近3分钟。
注意上面的ES查询语句还不是最复杂的,还可以加上qua搜索、关键词模糊搜索,再把日期范围拉长,再加上日期排序。无法想像,耗时会变得多么惨不忍睹,简直要变成离线查询了。
可实际上,yiya页面是在线用户进行实时查询,所以这么高的耗时是不能忍受的,需要优化。那么,数据量有上亿,耗时优化到多少才合适呢?作为一个实时接口,能不能做到1秒内ES查询返回结果呢?
经过优化,ES查询耗时从之前的动辄3分钟,已经变成毫秒级了。
ES能存千亿数据,不表示你可以在匹配到千亿数据时还能秒级返回。拆分索引是指你在搜索时,必须尽量缩小搜索的数据集范围。
原先是按照数据源天然地分开索引。但日积月累,单个数据源的数据也日益膨胀,月新增一亿条数据。所以要按照时间拆分,把单个数据源按照年月进一步地拆分。
原先是把几个搜索字段都放在extra_info里面,导致只能在extra_info进行搜索。这带来两个问题:
优化后,把搜索字段全部拉平到上一层,不再从extra_info字段进行查询。
模糊匹配耗时会随数据量线性增长,尽量使用match匹配(有索引),避免使用模糊匹配(wildcard)。 跟yiya业务方沟通过,qua字段的搜索没有必要是模糊搜索,所以修改为精确匹配。 但业务方要求关键词搜索必须是模糊搜索。不过即使模糊匹配,也尽量避免左模糊这样的模式匹配,资源消耗严重。可以使用match进行分词搜索。
原先ES的日期date_created字段是用字符串存储。
但对字符串的字段类型进行range过滤并不高效。 字符串范围适用于一个基数较小的字段,一个唯一短语个数较少的字段。你的唯一短语数越多,搜索就越慢。 数字和日期字段的索引方式让他们在计算范围时十分高效。但对于字符串来说却不是这样。为了在字符串上执行范围操作,Elasticsearch 会在这个范围内的每个短语执行 term 操作。这比日期或数字的范围操作慢得多。 优化后,date_created字段改成日期类型。
原先使用的是query查询子句,优化后改成filter过滤器。 query查询子句用于回答“这个文档与此子句相匹配的程度”,而filter过滤器子句用于回答“这个文档是否匹配这个子句”,Elasticsearch只需要回答“是”或“否”,不需要为过滤器子句计算相关性分数,而且过滤器结果可以缓存。 查询在Query查询上下文和Filter过滤器上下文中,执行的操作是不一样的:
filter速度要快于query,filter是不计算相关性的,同时可以cache。所以尽可能使用过滤器上下文(Filter)替代查询上下文(Query)。 因为业务场景并不需要计算相关性分数,所以改用filter。
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马捷驰
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