ES查询优化案例01-业务层面优化

ES查询优化案例

现状

背景：聊天业务，销售与客户聊天数据统计。

索引：effect_chat 存储销售与客户的聊天消息数，以员工、客户、日期维度存储，一个销售与一个客户一天的聊天统计为一条数据。

优化点：effect_chat索引按月拆分，每月数据量2亿。
按时间筛选查询销售沟通客户数量，需要在ES中聚合、去重，比较耗时耗内存。

原查询语句：

{
  "size": 0,
  "query ": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "corpid": {
              "value": "xxxxxxx"
            }
          }
        },
        {
          "range": {
            "effect_date": {
              "from": "2024-06-25 00:00:00",
              "to": "2024-06-28 23:59:59"
            }
          }
        },
        {
          "bool": {
            "should": [
              {
                "term": {
                  "userid": {
                    "value": "363062119469760"
                  }
                }
              },
              {
                "term": {
                  "userid": {
                    "value": "377390053632704"
                  }
                }
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }
  },
  "aggregations": {
    "uids": {
      "terms": {
        "field": "userid",
        "size": 10000,
        "min_doc_count": 1,
        "shard_min_doc_count": 0,
        "show_term_doc_count_error": false,
        "order": [
          {
            "_count": "desc"
          },
          {
            "_key": "asc"
          }
        ]
      },
      "aggregations": {
        "uniq_customer": {
          "cardinality": {
            "field": "chatid",
            "precision_threshold": 3000
          }
        }
      }
    }
  }
}

• 查询语句解析
  聚合部分以销售id分组，每个分组下根据chatid去重(chatid=销售id+客户id) ，实现查询日期范围内与销售有过聊天的客户数量。
• 优化点

优化

索引数据量很大时，聚合查询自然更耗费内存，所以首先想到的是拆分索引，但是该索引已经拆分过了，再拆分就不符合业务了，普通查询可能会走到很多歌索引中。

所以方案为新增索引distinct_effect_chat，索引结构为销售-客户维度。索引中也记录时间，但这个时间会被最新的聊天更新。相当于effect_chat索引记录了每天的聊天情况，distinct_effect_chat记录最新的聊天情况。从而省去了聚合和去重。

该查询走distinct_effect_chat索引，避免了聚合和去重。
但这个新索引只能查询截至日期为当日的统计情况，而不能查询历史数据，历史数据依然要走旧查询。

但是即使是这样，也给ES集群减少了很大压力，因为我们分析客户习惯发现，客户的查询习惯是查询近七天或者某个日期到今天的数据，也正是因为这个客户习惯，才针对性的做出新索引的数据结构。

另外，旧查询还有个优化点，若查询单日数据，则不需要聚合。也是从业务中总结出的。

总结：分析用户使用习惯，针对性的优化查询，减轻ES集群压力。

拓展

ES在处理大量数据时，采用近似计算方法（如HyperLogLog++算法）而不是精确计算有几个重要原因：

1. 性能和资源限制

• 内存消耗：精确计算唯一值需要在内存中维护一个哈希表或集合，存储所有唯一值。这在数据量非常大时会占用大量内存，可能导致内存不足或性能下降。
• 计算时间：精确计算需要逐一处理所有数据，这在处理海量数据时会非常耗时，影响查询响应速度和系统的整体性能。

2. 可扩展性

• 分布式计算：在分布式系统中（如Elasticsearch），数据分布在多个节点上。进行精确计算需要在所有节点上收集和合并数据，这会导致大量的网络传输和数据聚合操作，增加复杂度和开销。
• 高并发：系统需要处理大量并发查询时，近似计算可以提供更快的响应时间，提升用户体验。

3. 实际需求

• 业务需求：在许多实际应用中，近似结果已经足够满足业务需求。例如，营销分析、监控和统计报告等场景中，近似值可以提供足够的决策支持，而不需要精确到每一个数据点。
• 统计学接受度：很多统计分析方法和工具都允许一定范围内的误差，近似计算结果在可接受误差范围内时，完全可以满足分析需求。

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