performance - 加快Elasticsearch的查询速度

Question

像这样的查询有什么问题呢？它是从头开始写的。它返回相关结果，但速度太慢(此示例花费 187.9 ms )

{
  "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
}

该查询查找与给定标签集相似的标签。
相似性-带有所有帖子标题的文本字段，并带有空格。
count_posts-数字字段，其中包含每个标签的帖子数。
在Ubuntu 18.04上作为单个节点运行Elasticseach 7.8.0。带有Searchkick gem的Rails 5应用程序。

Answer 1

Whats wrong with this more like this query?

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

它的作用类似于multi get API。它执行以下操作。

获取_id中like提到的所有文档

使用field选项分析

来分析analyser

从step1的匹配文档中分析相同的字段。标记器的过滤器列表还添加了ms。

计算文档，术语频率以及最小匹配。

而且您还有两个条件。文件说

A more complicated use case consists of mixing texts with documents already existing in the index.

不幸的是，我认为这无法进一步优化。但是您可以在like中添加文本而不是id，以使其变得更好。希望查询由于缓存而不总是花费100ms以上。