Elasticsearch filter context 的实践案例

2024/12/26 3:03:17

本文主要是介绍Elasticsearch filter context 的实践案例,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

知识背景

在 ES 查询优化的建议里,很多时候为了避免算分逻辑和利用缓存逻辑,Elastic 会建议大家使用 filter 条件。

filter 的使用条件和原理具体可以参照之前写的博文《Elasticsearch filter context 的使用原理》

这里我们来研究 2 个实用案例,具体的感受一下 filter context 的使用效果。

普通案例

第一个案例,我们选择一个 range date 的条件进行测试环境测试,将其中 must 条件改成 filter 条件,测试 5 次以上,观测其缓存数据。

# 清空缓存

POST indexname/_cache/clear?query=true

# 查询 5-10 次

GET indexname/_search

{

"query": {

"bool": {

"must": [

{

"range": {

"date": {

"gte": "2024-01-01",

"lte": "2024-03-01"

}

}

}

]

}

}

}

# 查询缓存状态

GET indexname/_stats?human=true&filter_path=*.*.query_cache

​

可以看到 query_cache 的 size/count 始终为 0,也就是并没有利用到缓存。

查询的耗时也维持在 900-1100ms 左右。

再测试 filter 条件

POST indexname/_cache/clear?query=true

# 查询 5-10 次

GET indexname/_search

{

"query": {

"bool": {

"filter": [

{

"range": {

"date": {

"gte": "2024-01-01",

"lte": "2024-03-01"

}

}

}

]

}

}

}

​

GET indexname/_stats?human=true&filter_path=*.*.query_cache

​

在重复的查询过程中,查询速度有明显的加快。

多次查询之后

查看 query_cache size/count 有明显的使用。

使用误区

那是不是所有的 filter 就会加速呢?再看下面这个查询

must 方法

GET indexname/_search

{

"query": {

"bool": {

"must": [

{

"terms": {

"idno": [

"2024001Q0001235681",

"2024001Q0002356812",

"2024001Q0008197301",

"2024001Q0002817617"

]

}

}

]

}

}

}

filter 方法

GET indexname/_search

{

"query": {

"bool": {

"filter": [

{

"terms": {

"idno": [

"2024001Q0001235681",

"2024001Q0002356812",

"2024001Q0008197301",

"2024001Q0002817617"

]

}

}

]

}

}

}

​

可以看到 2 个查询条件多次查询后,查询耗时差别不大。

并且都产生了 query cache 的使用

must 条件

filter 条件

难道这两个查询都成了 filter context 查询?既然 filter context 的判断依据之一是查询条件是否算分,就可以使用 “explain”: true 进行进一步分析。

must 方法

filter 方法

可以看到查询方法在 ES 这里做了隐性的转换。这两个查询对应的底层查询方法为 ConstantScore,而 ConstantScore 也是可以被认为是 filter context 的一种。因此这里的 must 查询也达到 filter 查询使用 querycache 的优势。

校验思路

  • cache 数据
GET indexname/_stats?human=true&filter_path=*.*.query_cache

也可以通过简单安装一个 INFINI Console(https://docs.infinilabs.com/console/main/docs/getting-started/install/) 进行图表监控(在监控图表-索引-advance 中)

  • 查询使用的算分方法

利用 explain API 判断查询语句是否转换成符合 filter context 的类型,比如是否转换成了 constant score,或者算分规则被消除了,等等

GET indexname/_search

{"explain": true,

"query": {

"bool": {

"filter": [

{

"terms": {

"idno": [

"2024001Q0001235681",

"2024001Q0002356812",

"2024001Q0008197301",

"2024001Q0002817617"

]

}

}

]

}

}

}

作者:金多安,极限科技搜索运维专家,Elastic 认证专家,搜索客社区日报责任编辑。一直从事与搜索运维相关的工作,日常会去挖掘 ES / Lucene 方向的搜索技术原理,保持搜索相关技术发展的关注。

原文:https://infinilabs.cn/blog/2024/elasticsearch-filter-context-practice/



这篇关于Elasticsearch filter context 的实践案例的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!


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