Elasticsearch解决问题之道——请亮出你的DSL！

0、引言
在业务开发中，咱们每每会陷入开发的细枝末节之中，而忽略了事物的本源。
常常有同窗问到：
1, 业务代码实现结果和kibana验证不一致。
好比：个人python或者java程序检索结果怎么和kibana里面不一致？
2, 个人某个关键词明明匹配，但怎么检索不到？
好比：星球群讨论的“三星”ik_max_word + match_phrase匹配问题。
3, 熟悉sql，但转dsl就不会写了。
好比：作聚合搜索的话，select * from user where usrid >5 group by userid having count(userid) >3 这个功能能在一个dsl实现吗 ？
4, 查询慢，但不知道什么缘由致使的。
好比：elasticsearch有8亿数据查询慢是怎么回事，有什么办法优化。
等等等等…..
以上的看似复杂的问题，若是转换成DSL，清楚的写出来，梳理清楚问题的前因后果，问题就天然解决了一大半。
因此，请亮出你的dsl,不论什么语言的检索，转换到es查询都是sql查询，在es中对应dsl语法，es再拆解好比：分词match_phrase拆解成各term组合，最终传给lucene处理。
亮出你的dsl,确保编程里的实现和你的kibana或者head插件一致是很是重要、很容易被忽视的工做。
若是对dsl拆解不理解，那就再加上profile:true或者explain:true拆解结果一目了然。
一、啥是Elasticsearch DSL？
维基百科定义：领域特定语言（英语：domain-specific language、DSL）指的是专一于某个应用程序领域的计算机语言。又译做领域专用语言。
Elasticsearch提供基于JSON的完整查询DSL来定义查询。 将Query DSL视为查询的AST（抽象语法树），由两种类型的子句组成：
一、叶子查询子句
叶查询子句查找特定字段中的特定值，例如匹配，术语或范围查询。 这些查询能够单独使用。
二、复合查询子句
复合查询子句能够组合其余叶子或复合查询，用于以逻辑方式组合多个查询（例如bool或dis_max查询），或更改其行为（例如constant_score查询）。
给个例子，一看就明白。
1GET "localhost:9200/_search
2{
3 "query": {
4 "bool": {
5 "must": [
6 { "match": { "title": "Search" }},
7 { "match": { "content": "Elasticsearch" }}
8 ],
9 "filter": [
10 { "term": { "status": "published" }},
11 { "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}}
12 ]
13 }
14 }
15}
16
看到这里，可能会有人着急了：“我X，这不是官网定义吗？再写一遍有意思吗？”
引用一句鸡汤话，“再显而易见的道理，在中国，至少有一亿人不知道”。一样的，再显而易见的问题，在Elasticsearch技术社区也会有N多人提问。
基础认知不怕重复，可怕的是对基础的专研、打磨、夯实。
二、DSL的全局认知
Elasticsearch相关的核心操做，广义上可作以下解读，不必定涵盖全，仅抛砖引玉，说明DSL的重要性。
从大到小。
2.1 维度1：集群的管理。
集群的管理，通常咱们会使用Kibana或者第三方工具Head插件、cerebro工具、elastic-hq工具。
基本上硬件的（磁盘、cpu、内存）使用率、集群的健康状态都能一目了然。
但基础的DSL会更便捷，便于细粒度分析问题。
如：集群状态查询：
1GET /_cluster/stats?human&pretty
如：节点热点线程查看：
1GET /_nodes/hot_threads
如：集群分片分配状况查看：
1GET /_cluster/allocation/explain
2.2 维度2：索引的生命周期管理。
索引生命周期是一直强调的概念，主要指索引的“生、老、病、死”的全过程链条的管理。
2.2.一、生：建立索引。
建立索引咱们优先使用较单纯index更灵活的template模板。
建立索引相似Mysql的建立表的操做，提早设计好表结构对应ES是提早设计好Mapping很是重要。
两个维度：
一、血淋淋的教训：业务上精炼再精炼，一个索引搞定的毫不多表关联。
二、提早设计好字段及扩展字段，即使ES支持动态添加字段。
三、不使用动态映射，全部字段本身定义，节省存储空间。
举例：
1PUT _template/template_1
2{
3 "index_patterns": ["te", "bar"],
4 "settings": {
5 "number_of_shards": 1
6 },
7 "mappings": {
8 "_doc": {
9 "_source": {
10 "enabled": false
11 },
12 "properties": {
13 "host_name": {
14 "type": "keyword"
15 }
16 }
17 }
18 }
19}
20'
21
2.2.二、老：滚动索引、关闭索引或者冻结索引。
举例：
1POST /my_index/_freeze
2POST /my_index/_unfreeze
2.2.三、病：索引出了问题。
如：索引清理缓存。
1POST /twitter/_cache/clear
如：某缘由致使分片从新分配，_recovery查看分片分配状态。
1GET index1,index2/_recovery?human
2.2.四、死：删除索引。
1DELETE my_index
高版本的索引生命周期管理推荐使用：ILM功能。
2.3 维度3：数据的增删改查。
这个是你们再熟悉不过的了。
2.3.1 增
单条导入数据、批量bulk写入数据、第三方同步数据（本质也是批量）。
举例：
1POST _bulk
2{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }
3{ "field1" : "value1" }
2.3.2 删
删除数据包括：指定id删除 delete和批量删除delete_by_query（知足给定条件）。
2.3.3 改
更新操做。包括：指定id的update/upsert或者批量更新update_by_query。
2.3.4 查
这是ES的重头戏。包含但不限于：
一、支持精确匹配查询的：term、range、exists、wildcard、prefix、fuzzy等。
二、支持全文检索的：match、match_phrase、query_string、multi_match等
2.4 维度4：数据统计分析

一、Bucketing分桶聚合
举例：最经常使用的terms就相似Mysql group by功能。
二、Metric计算聚合
举例：类比Mysql中的： MIN(), MAX(), SUM() 操做。
三、Pipeline针对聚合结果聚合
举例：bucket_script实现相似Mysql的group by 后having的操做。
2.5 更多其余维度
留给你们结合业务场景思考添加。
三、实践干货
讲了那么多，实践中遇到问题咋办？
这里把开头提到的几个问题逐一解答一下。
3.1,业务代码实现结果和kibana验证不一致。
实际Mysql业务中，咱们通常是先验证sql没有问题，再写业务代码。
实际ES业务中，也同样，先DSL确认没有问题，再写业务代码。
写完java或者python后，打印DSL，核对是否彻底一致。
不一致的地方基本就是结果和预期不一致的缘由所在。
3.2,个人某个关键词明明匹配，但怎么检索不到？
第一步：借助analyzer API分析查询语句和待查询document分词结果。
1GET my_index/_analyze
2{
3 "field": "text",
4 "text": "华为鸿蒙系统发布-可随时替代安卓",
5 "analyzer":"ik_smart"
6}
这个API的重要性，再怎么强调都不为过。
第二步：能够借助profile:true查看细节。第三步：核对match_phrase词序的原理。
3.3,熟悉sql，但转dsl就不会写了。
6.3版本后已经支持sql，若是不会写，能够借助translate 以下API翻译一下。

不够精确，但足够参考用了，须要根据业务细节微调。
固然，仍是建议，从业务出发，本身写DSL。
3.4,查询慢，但不知道什么缘由致使的。
从大往小，逐步细化排解
思路1：索引层面。
8亿条分散到多个索引、多个副本当中，仍是一个索引？
思路2：Mapping映射设计层面。
举例，设计高效检索Number类型建议改为keyword。
详细参考携程架构师的文章：number?keyword?傻傻分不清楚
思路3：检索DSL优化层面
注意：能使用filter过滤检索的就不要使用query，原理参考我以前梳理的文章：
吃透 | Elasticsearch filter和query的不一样
思路4：返回字段层面
有没有检索的使用_source:"" 限定返回的字段，
若是没有，会全字段返回，数据量大的话，也会慢。
思路5：DSL 调试
调试方法：DSL执行语句中加上profile:true .
或者借助：xpack可视化插件排查。
这样，会打印出对应查询的细节花费时间，让你明明白白知道那里慢了。
思路6：日志查询
查询的时候，查询ES日志，看看有没有大量的gc。
看看有没有错误日志，错误日志的处理就是优化的方向。
思路7：借助cerebro或者xpack mointer监视集群状态
看一看，集群堆内存、cpu、负载的使用状况。
思路8：外部思惟
想想，查询的时候，有没有并行的写入操做？
那么查询的时候慢，是否是写入压力大队集群形成的影响。
思路9：排除网络慢的缘由
内网查询仍是外网映射查询，返回时间也不同。
思路10：其余问题
结合业务场景进行分析，本身的业务代码逻辑的问题。
必定要转成DSL进行最小化定位。
四、小结
实际业务中的问题远比上面复杂。但开发的过程当中，不少时候，走的过久忘记了出发的目的是什么。
本文仅起到抛砖引玉做用，更多复杂DSL、脚本、自定义评分等DSL没有涉及，不过原理一致。
因此，遇到问题，切莫乱求医。亮出你的DSL，追根溯源、条分缕析逐步细化，问题会迎刃而解。
一块儿加油，共勉！