加速 Elasticsearch 更像是这个查询

Question

这更像是这个查询有什么问题？它是从头开始写的。它返回相关结果，但速度太慢（此示例耗时 187.9 毫秒）

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [{
        "more_like_this": {
          "fields": ["similarity.analyzed"],
          "like": [{
            "_id": 4
          }, {
            "_id": 550
          }, {
            "_id": 757
          }],
          "min_term_freq": 1,
          "min_doc_freq": 1,
          "analyzer": "searchkick_search2",
          "minimum_should_match": "10%"
        }
      }, {
        "range": {
          "count_posts": {
            "gt": 0
          }
        }
      }],
      "must_not": [{
        "terms": {
          "_id": [4, 550, 757]
        }
      }]
    }
  },
  "size": 10
}

此查询查找与给定标签集相似的标签。

相似性 - 包含所有帖子标题的文本字段，以空格连接。 count_posts - 数字字段，如果每个标签包含帖子数。

在 Ubuntu 18.04 上作为单节点运行 Elasticseach 7.8.0。带有 Searchkick gem 的 Rails 5 应用程序。

Answer 1

这更像是这个查询有什么问题？

"like": [{
            "_id": 4
          }, {
            "_id": 550
          }, {
            "_id": 757
          }]

它的作用类似于multi get API。它执行以下操作。

1. 获取_id在like中提到的所有文档
2. 使用 analyser 选项 ptovided 分析 field
3. 从第 1 步的匹配文档中分析相同的字段。分词器列表，过滤器也添加了一些ms。
4. 计算文档、术语频率以及最小匹配。

你还有两个条件。文档说

一个更复杂的用例包括将文本与索引中已经存在的文档混合。

很遗憾，我认为这无法进一步优化。但是您可以在 like 中添加一个文本而不是 id 以使其更好。希望查询不会因为缓存而总是花费超过 100 毫秒。