ElasticSearch因倒排结构膨胀导致查询变慢的字段优化方案 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

ElasticSearch倒排索引膨胀导致查询变慢的字段优化方案

大家好，今天我们来深入探讨一个在ElasticSearch（ES）使用中经常遇到的问题：倒排索引膨胀导致查询速度下降。ES的强大之处在于其基于倒排索引的快速搜索能力，但当索引结构膨胀到一定程度，查询性能就会受到显著影响。本文将从原理、诊断、优化策略以及具体实现等多个角度，详细讲解如何应对这一挑战。

一、倒排索引原理与膨胀成因

首先，我们需要回顾一下倒排索引的基本原理。传统数据库通过行存储数据，查询时需要扫描整行数据。而倒排索引则以词项（Term）为核心，记录每个词项出现在哪些文档中。

举个例子，假设我们有以下三个文档：

文档1：The quick brown fox jumps over the lazy dog.
文档2：Quick brown foxes leap over lazy dogs in the night.
文档3：The quick red fox leaps over the sleepy cat.

构建倒排索引后，大致如下（简化版）：

词项 (Term)	文档ID列表 (Posting List)
the	[1, 3]
quick	[1, 2, 3]
brown	[1, 2]
fox	[1, 3]
jumps	[1]
over	[1, 2, 3]
lazy	[1, 2]
dog	[1]
…	…

查询"quick fox"时，ES会先找到"quick"和"fox"的文档ID列表，然后取交集，得到包含这两个词项的文档。

倒排索引膨胀的成因主要有以下几点：

高基数字段： 字段中包含大量不同的值（Unique Term）。例如，URL、Session ID、用户ID等，每个值都可能产生一个Term。
长文本字段： 文本字段包含大量词项，特别是没有经过有效分析（分词）的长文本，会产生大量的Term。
动态字段映射： ES默认开启动态字段映射，如果写入的数据包含新的字段，ES会自动创建索引，如果没有合理的控制，可能导致索引结构失控。
不合理的Mapping设置： 使用了不合适的分析器（Analyzer）、存储格式（store）等，导致索引结构冗余。
日志数据量大，且保留时间过长： 日志数据通常包含大量信息，如果没有合理的归档策略，索引会持续增长。

二、诊断倒排索引膨胀

在优化之前，我们需要先确定问题所在。ES提供了一些API可以帮助我们诊断索引膨胀情况。

_cat/indices API: 可以查看索引的大小、文档数量等信息。
```
GET /_cat/indices?v
```
重点关注 store.size 列，表示索引占用的磁盘空间。
_stats API: 提供更详细的索引统计信息，包括字段级别的统计。
```
GET /your_index/_stats?fields=fielddata,segments,docs,store
```
这个API返回的信息非常详细，我们需要关注以下几个方面：
- segments.count: Segment数量，Segment过多也会影响查询性能。
- segments.memory_in_bytes: Segment占用的内存大小。
- fielddata.memory_size_in_bytes: Fielddata占用的内存大小（如果启用了Fielddata）。
- docs.count: 文档数量。
- store.size_in_bytes: 索引占用的存储大小。
_mapping API: 查看索引的Mapping信息，了解字段的类型、分析器等设置。
```
GET /your_index/_mapping
```
通过Mapping信息，我们可以判断字段类型是否合理，分析器是否适用。
使用Elasticsearch Curator: Curator是一个Python库，可以帮助你管理Elasticsearch索引。你可以使用它来分析索引大小，并识别潜在的问题字段。例如，你可以编写一个脚本来遍历所有字段，并计算每个字段的基数。

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch_curator import IndexList

es = Elasticsearch(hosts=[{'host': 'localhost', 'port': 9200}])

index_list = IndexList(es)
index_list.get_all_indices() # 获取所有索引
for index in index_list.working_list():
    mapping = es.indices.get_mapping(index=index)
    for field_name, field_mapping in mapping[index]['mappings']['properties'].items():
        # 假设我们只关注text和keyword字段
        if field_mapping['type'] in ['text', 'keyword']:
            try:
                # 执行cardinality聚合，获取字段的基数
                result = es.search(index=index, size=0, body={
                    "aggs": {
                        "cardinality_agg": {
                            "cardinality": {
                                "field": field_name
                            }
                        }
                    }
                })
                cardinality = result['aggregations']['cardinality_agg']['value']
                print(f"Index: {index}, Field: {field_name}, Cardinality: {cardinality}")
            except Exception as e:
                print(f"Error processing Index: {index}, Field: {field_name}: {e}")

这段代码会连接到Elasticsearch，遍历所有索引和text以及keyword类型的字段，并使用cardinality聚合来计算每个字段的基数。然后，它会打印出索引名称、字段名称和基数。注意：对高基数字段执行cardinality聚合可能会消耗大量资源，请谨慎使用，特别是在生产环境中。

三、优化策略与实现

找到导致索引膨胀的字段后，就可以采取相应的优化策略。

限制高基数字段：

keyword 类型： 对于不需要分词的字段，使用 keyword 类型。keyword 类型会将整个字段值作为一个 Term，避免产生大量 Term。
```
PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "user_id": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}
```

规范化字段值： 对于可以规范化的字段，例如 URL，可以进行预处理，去掉不必要的部分，减少 Term 的数量。

import re

def normalize_url(url):
  # 去掉协议头和参数
  url = re.sub(r'^(https?://)?', '', url)
  url = re.sub(r'?.*$', '', url)
  return url.lower()

# 示例
url = "https://www.example.com/path?param1=value1&param2=value2"
normalized_url = normalize_url(url)
print(normalized_url) # 输出：www.example.com/path

使用 ID 类型： 对于用户ID等，如果不需要范围查询，可以考虑使用 long 或 integer 类型，并禁用索引。

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "user_id": {
        "type": "long",
        "index": false  // 禁用索引
      }
    }
  }
}

使用Routing： 将具有相同属性的数据路由到同一个分片。例如，根据user_id进行routing，可以减少单个分片上的数据量，提高查询效率。需要注意的是，routing会增加查询的复杂性，需要在查询时指定routing key。

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "index.routing.allocation.enable": "all"
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "user_id": {
        "type": "keyword"
      },
      "message": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

# 写入数据时指定routing
POST /my_index/_doc?routing=user123
{
  "user_id": "user123",
  "message": "This is a message for user123"
}

# 查询时指定routing
GET /my_index/_search?routing=user123
{
  "query": {
    "match": {
      "message": "message"
    }
  }
}

优化长文本字段：

选择合适的分析器： 根据业务需求选择合适的分析器。例如，对于英文文本，可以使用 standard 分析器；对于中文文本，可以使用 ik_max_word 或 ik_smart 分析器。

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "ik_max_word",  // 使用IK分词器
          "filter": [
            "lowercase",  // 转换为小写
            "stop"       // 移除停用词
          ]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "content": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer"  // 使用自定义分析器
      }
    }
  }
}

使用停用词： 移除文本中的常见停用词，如 "the"、"a"、"is" 等，减少 Term 的数量。

PUT /my_index/_settings
{
  "analysis": {
    "analyzer": {
      "my_analyzer": {
        "type": "custom",
        "tokenizer": "standard",
        "filter": [
          "lowercase",
          "my_stop"
        ]
      }
    },
    "filter": {
      "my_stop": {
        "type": "stop",
        "stopwords": [
          "the",
          "a",
          "is"
        ]
      }
    }
  }
}

使用词干提取： 将单词转换为其词根形式，例如 "running" 转换为 "run"，减少 Term 的数量。

PUT /my_index/_settings
{
  "analysis": {
    "analyzer": {
      "my_analyzer": {
        "type": "custom",
        "tokenizer": "standard",
        "filter": [
          "lowercase",
          "porter_stem"  // 使用Porter词干提取器
        ]
      }
    }
  }
}

限制字段长度： 对于不需要全文检索的字段，可以限制字段长度，例如只索引前 N 个字符。

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "index_options": "offsets",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256 // 只索引前256个字符
          }
        }
      }
    }
  }
}

控制动态字段映射：

禁用动态字段映射： 如果可以预先定义所有字段，禁用动态字段映射可以防止意外创建索引。

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "dynamic": false,  // 禁用动态字段映射
    "properties": {
      "field1": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

使用动态模板： 使用动态模板可以自定义字段的映射规则，例如将所有未定义的字符串字段映射为 keyword 类型。

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "dynamic_templates": [
      {
        "strings_as_keywords": {
          "match_mapping_type": "string",
          "mapping": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    ],
    "properties": {
      "field1": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

调整索引设置：
- index.number_of_shards： 分片数量会影响索引的并行查询能力。过多的分片会增加管理开销，过少的分片会导致单个分片过大。根据数据量和集群规模选择合适的分片数量。
- index.refresh_interval： 控制索引的刷新频率。降低刷新频率可以减少索引的开销，但会增加数据可见性的延迟。
- index.translog.durability： 控制事务日志的持久化方式。request 模式提供更高的可靠性，但会降低写入性能；async 模式提供更高的写入性能，但可能会丢失少量数据。

数据归档与清理：

使用 Index Lifecycle Management (ILM)： ILM 可以自动管理索引的生命周期，例如定期滚动索引、删除过期数据等。
定期删除过期数据： 对于日志数据等时效性数据，定期删除过期数据可以释放磁盘空间，提高查询性能。

from elasticsearch import Elasticsearch
from datetime import datetime, timedelta

es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}])

def delete_old_indices(index_prefix, retention_days):
  """
  删除指定前缀的，超过 retention_days 天的索引。
  """
  cutoff_date = datetime.now() - timedelta(days=retention_days)
  index_pattern = f"{index_prefix}-*"
  indices_to_delete = []

  # 获取所有匹配的索引
  response = es.indices.get(index=index_pattern, allow_no_indices=True)
  indices = list(response.keys())

  for index in indices:
    try:
      # 从索引名中提取日期，假设索引名格式为 index_prefix-YYYY.MM.DD
      date_str = index.split('-')[-1]
      index_date = datetime.strptime(date_str, '%Y.%m.%d')

      if index_date < cutoff_date:
        indices_to_delete.append(index)
    except ValueError:
      print(f"无法从索引名 {index} 中提取日期，跳过.")
      continue

  if indices_to_delete:
    print(f"要删除的索引: {indices_to_delete}")
    try:
      delete_response = es.indices.delete(index=','.join(indices_to_delete))
      print(f"删除结果: {delete_response}")
    except Exception as e:
      print(f"删除索引时出错: {e}")
  else:
    print("没有需要删除的索引.")

# 示例：删除 'my_index-' 前缀，超过 30 天的索引
delete_old_indices('my_index', 30)

Force Merge: Elasticsearch中的segment是不可变的。写入新的数据时，ES会创建新的segment，查询时会搜索所有的segment。Force Merge操作会将多个segment合并成一个或少数几个更大的segment，减少segment的数量，提高查询效率。

POST /my_index/_forcemerge?max_num_segments=1

max_num_segments=1 表示将所有segment合并成一个segment。在生产环境中，谨慎使用Force Merge，因为它会消耗大量的资源，并且在合并期间会阻塞写入操作。建议在低峰期执行Force Merge。

四、代码示例：Mapping优化

假设我们有一个存储用户信息的索引，包含以下字段：

user_id: 用户ID (高基数)
username: 用户名
email: 邮箱
create_time: 创建时间
last_login_ip: 最后登录IP (高基数)
profile: 用户简介 (长文本)

以下是一个优化后的Mapping示例：

PUT /user_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "user_id": {
        "type": "keyword"  // 使用 keyword 类型，避免分词
      },
      "username": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256 // 限制keyword长度
          }
        }
      },
      "email": {
        "type": "keyword"
      },
      "create_time": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      },
      "last_login_ip": {
        "type": "keyword"  // 使用 keyword 类型
      },
      "profile": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"  // 使用IK分词器
      }
    },
    "dynamic_templates": [
      {
        "strings_as_keywords": {
          "match_mapping_type": "string",
          "mapping": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

五、注意事项

监控： 持续监控索引的大小、查询性能等指标，及时发现和解决问题。
测试： 在生产环境进行优化之前，务必在测试环境进行充分的测试，评估优化效果。
备份： 在进行任何修改之前，务必备份索引数据，以防意外情况发生。
资源： 倒排索引的优化需要仔细权衡资源消耗，比如CPU、内存和磁盘空间，并选择最适合你的场景的方案。

六、一些概括性的话

索引膨胀是ES使用中常见的问题，但通过合理的诊断、优化策略以及持续的监控，可以有效地解决这个问题，提升查询性能。关键在于理解倒排索引的原理，找到导致膨胀的字段，并采取相应的优化措施。

优化策略需根据实际情况选择，没有万能的解决方案。结合实际业务需求，不断调整和优化，才能达到最佳效果。

ElasticSearch倒排索引膨胀导致查询变慢的字段优化方案

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