在舆情分析的应用场景中，数据规模通常在千亿以上。使用Elasticsearch 去构建搜索引擎，做相关的分析，面临着非常多的挑战。
先介绍一下，在舆情分析场景中，要用到的是 match phrase语法，针对文章做精准的句子匹配!
在这篇文章中：
1.我会先讲一下我们面临的挑战;
2.接着我会带着问题，分析一下 match phrase语法的检索过程；
3. 偏向底层的原理。
4.根据检索原理，考虑可以做哪些优化；
5.以及针对我们面临的挑战，我的一些优化方法。
目标
探索ES在千亿规模数据的检索场景下，句子精准匹配的性能优化方案。在实时交互的场景中，应对这么多的检索，达到注重3秒内的目标。本文会先讲一下，在舆情分析场景下使用ES做检索面临的诸多挑战。接着会对ES的检索原理做一个深度的拆解。
挑战背景
数据规模大，通常舆情分析，至少要在三个月的范围内做检索。加入将互联网上现有的所有的媒体数据拿到，是非常多的。例如微博、抖音、facebook、推特、等等。日均数据量假如都放在es中，可能少说也有N T（至少要在2T）。 假如在这样的数据规模中，三个月的数据就是 90 * N T 。通常我们会有一些数据是在一年范围内，甚至两年范围内做检索。那就是 365 * 2 * N T。这个规模去做实时交互，且想在个位数的秒级别中获取结果，需要非常多的计算资源。通常，一个es实例，可以高效的运行2T的数据。超过就性能会有下降。因为买不起机器，我们单台机器负载8T的数据。
要用到句子的精准匹配。通常在舆情检索场景中，用的并不是es的相关性检索，而是句子的精准匹配。这就不得不去使用ES中的 match_phrase 语法。去做句子的精准匹配。熟悉es的同学，应该会知道，es最擅长的是做term查询，其次是match 搜索，然后才是 match_phrase。 这就相当于是做的 like %中国%的检索。
检索条件复杂，检索的关键词多。通常要用很多的must 和must not，查询语句中包含多个操作符、子句和过滤器。也就是在一波检索中，可能要输出100+的检索词。所以这就不得不去使用 query string 搜索语法，且匹配的模式用 phrase（和match_phrase）一样的逻辑。
要命中全量的数据。在问答系统中，就像百度谷歌，只需要要返回与问题最相关的答案即可，通常在舆情场景下，要命中全量的数据。因为用户通常想要这个条件命中了多少条结果。
要有非常多的聚合分析。es聚合分析的性能并不高。因为它需要大量的CPU和磁盘的IO。在数据规模远超机器规模的情况下。整体的检索效果会非常的差。我有去考虑够其他类型的擅长做OLAP类型的数据库，例如CK，奈何它做句子匹配不太行。
在非结构化的数据中做检索。通常是在文章中做检索，而不是在某个字段中做检索。这回让检索变得格外的难。在做聚合分析的时候，像CK这样的数据库完全用不上。
实时交互。尽可能在3-5s内返回结果。以上问题，在实时交互的要求下，都变得格外严重。
总结一下：
说了这么多，就是资源不足。任何问题都可以通过加资源解决。问题是资源非常昂贵，所以我们要做的是，在有限的资源条件下，做无限的优化。
ES的 match_phrase的检索原理
先看看为什么match_phrase慢。
match_phrase 查询是 Elasticsearch 中的一种查询类型，它用于精确匹配包含一组特定词汇的文档。具体来说，match_phrase 查询会找到那些包含特定词组、并且词组中的单词以正确的顺序出现在文档中的文档。
es组织数据的方式只有一种，那就是切分词语，然后保存在倒排表中。理论上来说，性能最佳的一定是，根据一个词语，这个词语尽可能的短。然后做term查询。因为它只需要
match_phrase 查询的过程分析
Query Parsing：将用户输入的查询字符串解析为相应的查询语法。在解析的过程中，Elasticsearch会根据匹配类型、搜索字段、匹配条件等信息，生成相应的查询语句。例如，对于 match phrase 查询，Elasticsearch会生成一个 MatchPhraseQuery 对象，并将查询字符串作为参数传递给该对象。将查询语句解析成内部查询对象（Query Object），并进行语法和语义检查。在这个阶段，Elasticsearch会使用查询解析器（Query Parser）将查询语句解析成查询对象。
Query Optimization：对内部查询对象进行优化，以提高查询性能。这个阶段包括优化查询逻辑、合并重复查询、减少查询范围等操作。在优化阶段，Elasticsearch会使用查询优化器（Query Optimizer）对查询对象进行优化。
Query Execution：执行查询操作，将查询对象转换成对倒排索引（Inverted Index）进行搜索的操作。在执行查询阶段，Elasticsearch会使用倒排索引（Inverted Index）来查找符合查询条件的文档。具体地，Elasticsearch会使用以下文件进行查询操作：
.tim文件和.tip文件：这两个文件保存了词项的位置信息，用于在倒排索引中定位词项所在的文档。
.doc文件：这个文件保存了文档ID和词项的位置信息，用于在倒排索引中定位词项所在的文档。
.pos文件和.pay文件：这两个文件保存了词项在文档中的位置信息和附加信息，用于在倒排索引中计算相关性得分。
.liv文件和.del文件：这两个文件用于表示文档是否存在和是否被标记为删除。
.fdt文件和.fdx文件：这两个文件用于存储文档的内容和结构信息。
.nvd文件和.nvm文件：这两个文件保存了词项的文档频率、逆文档频率和文档长度等信息，用于在计算相关性得分时进行加权。
.tvx文件和.tvd文件：这两个文件用于提供快速访问文档中字段的信息。
在查询执行阶段，Elasticsearch会使用以上文件进行查询操作，从而找到符合查询条件的文档ID。为了提高查询性能，Elasticsearch还会使用一些技术，如布尔运算优化、term lookup optimization等。
Scoring：根据相关性得分对文档进行排序，得出最终的搜索结果。在计算相关性得分阶段，Elasticsearch会使用BM25算法或TF-IDF算法等机器学习模型来计算相关性得分。同时，Elasticsearch还会使用查询向量（Query Vector）和文档向量（Document Vector）等技术来计算相关性得分。在计算相关性得分时，Elasticsearch会使用.nvd文件和.nvm文件中保存的词项相关性得分信息。.nvd文件中保存的是词项的文档频率和逆文档频率信息，.nvm文件中保存的是每个文档的长度和平方和等信息。这些信息会被用于计算查询词项的相关性得分。得分高的文档会排在搜索结果的前面。计算查询结果的相关性得分（Relevance Score），并按照相关性得分进行排序。
删除文档处理：Elasticsearch 会根据.liv文件和.del文件中的信息，处理被标记为删除的文档。.liv文件用于表示哪些文档是存在的（live），哪些文档已经被标记为删除（deleted）。.del文件则是用于存储已经被标记为删除的文档的信息。在搜索时，Elasticsearch会使用.liv文件来跳过已经被标记为删除的文档，确保这些文档不会被包含在搜索结果中。
缓存处理：为了提高搜索性能，Elasticsearch会将一些查询结果缓存到内存中，以便快速响应后续的查询请求。缓存处理包括两个方面，一是根据查询语句生成查询缓存（Query Cache），二是根据文档ID生成过滤缓存（Filter Cache）。查询缓存用于缓存查询语句匹配到的文档ID，过滤缓存用于缓存文档ID的过滤结果。这些缓存会被存储到内存中或者磁盘中，以便后续查询时使用。
结果返回：最后，Elasticsearch将匹配的文档ID返回给用户，并根据需要返回文档的内容。返回的文档内容从.fdt文件中读取。.tvx和.tvd文件用于提供快速访问文档中字段的信息，以便在返回结果时能够快速获取相应的字段值。
match_phrase 查询的源码解析-在es中的源码
在 Elasticsearch 中，处理 match_phrase 查询的源码主要分布在以下几个文件中：
：这个类定义了 match_phrase 查询的查询语句结构。它继承自 类，实现了查询的解析、构建和执行等操作。
：这个类用于解析 match_phrase 查询语句，生成 MatchPhraseQueryBuilder 对象。它实现了 接口，可以通过 Elasticsearch 的查询解析器来调用。
：这个类用于定义文本字段的映射规则。它实现了 接口，并且包含了诸如解析文本、分词、建立倒排索引等操作的实现。
：这个类是 match_phrase 查询的实现类。它继承自 类，实现了查询的匹配和评分等操作。
这些文件的源码可以在 Elasticsearch 的 Github 仓库中找到。具体来说，你可以前往以下链接找到这些文件：
MatchPhraseQueryBuilder：/elastic/elasticsearch/blob/master/server/src/main/java/org/elasticsearch/index/query/
MatchPhraseQueryParser：/elastic/elasticsearch/blob/master/server/src/main/java/org/elasticsearch/index/query/
TextFieldMapper：/elastic/elasticsearch/blob/master/server/src/main/java/org/elasticsearch/index/mapper/
MatchPhraseQuery：/elastic/elasticsearch/blob/master/server/src/main/java/org/elasticsearch/index/search/
请注意，以上文件是 Elasticsearch 版本中的源码，如果你使用的是其他版本的 Elasticsearch，可能需要到对应版本的仓库中查找相应的文件。
match_phrase 查询的源码解析-在lucene中
Lucene Query Syntax：match_phrase 查询是基于 Lucene Query Syntax 的一种查询类型。Lucene Query Syntax 是一种用于构建查询表达式的语法，它支持诸如 AND、OR、NOT、*、? 等查询操作符，并且可以使用括号、引号等来调整查询的优先级和逻辑。这个语法不仅可以在 Elasticsearch 中使用，也可以在其他基于 Lucene 的搜索引擎中使用，如 Solr、Amazon CloudSearch 等。
Elasticsearch REST API：Elasticsearch 提供了 REST API 接口来管理和操作 Elasticsearch 集群。你可以使用 REST API 来执行 match_phrase 查询，例如使用 HTTP POST 方法来向 /{index}/_search 请求发送一个 JSON 查询语句，其中包含 match_phrase 查询条件。Elasticsearch REST API 还提供了一些参数和选项，用于控制查询的行为和结果格式。
Elasticsearch Java API：Elasticsearch Java API 是 Elasticsearch 官方提供的 Java 客户端库，它提供了一组 Java 接口和类，用于连接和操作 Elasticsearch 集群。你可以使用 Java API 来执行 match_phrase 查询，例如使用 MatchPhraseQueryBuilder 类来构建查询语句，然后使用 SearchRequest 类来执行查询，并处理返回的查询结果。
以上这些工具和库都涉及到 match_phrase 查询的使用和实现，可以帮助你更加深入地了解和应用 match_phrase 查询。你可以查阅 Elasticsearch 的官方文档和相关教程，学习如何使用和优化 match_phrase 查询。
我能想到的优化方案
构建一个不错规模的集群，这就需要合理规划集群规模。充分的资源，一定能够解决这些问题。
在挑战背景中，已经列出来的问题，从问题的本质出发，去尝试解决问题。
数据剪枝。在这样的规模下，在资源有限的情况下。应该从数据剪枝的角度出发，去减少数据量，降规模。整体的方向，是使用异构来减少原数据的存储，把es只当做索引引擎，而不是取数据的地方。降低单词检索的数据范围，调整数据组织方式，例如按照时间去分区数据。降低搜索命中的数据，搜索条件应该尽可能的精简。
分段请求：数据规模大，且交互方式是实时交互，用户期望在3-5秒内得到相应。从数据规格大的角度出发，只能想想如何减少数据规模。这其实就是数据剪枝的思路。 如果是为了交互，可以设计一个交互模式，将扫描全量数据的思路，变成扫描部分数据的思路。这样就可以把检索 A B C三个月的逻辑，拆分成，检索A月的数据，将结果提前返回，此时能尽可能的满足 3-5s内得到响应的需求。假如A月已经满足了用户的查看需求，那么BC就不用检索了。在乐观的情况下，检索3个月，就变成了检索一个月。这样数据规模就只有三分之一了。 这个思路下的难题是，排序，如果想基于全局的排序，应该怎么做。假如是基于时间的排序，不用担心。假如需要根据点赞量，转发量排序，就不行了。分段请求的好处：分段匹配：可以将长句子切分成多个段落，分别进行匹配，最后将结果合并。这种方式可以有效降低内存消耗，同时还可以利用多线程并发处理，提高查询性能
尝试跳过打分过程，也及时去掉相关性的计算。在Elasticsearch中可以通过设置相关参数来跳过打分的过程，从而加快查询速度。具体来说，可以使用bool查询的constant_score过滤器来跳过打分过程，该过滤器将所有符合条件的文档赋予一个固定的分值，不再计算相关性得分。使用该过滤器可以在一些特定场景下提升查询性能，如过滤掉某些不符合条件的文档等。同时，也可以通过修改查询参数中的boost值来影响相关性得分，从而控制文档在查询结果中的排名。
要命中全量的数据。应该用异步的方式，将count值单独返回。其实很多分析类的请求，是可以朝着异步或者离线的方向寻找出路的。大量的聚合分析，会花费大量的资源，很难在5s内得到响应。
优化分词器，分词器选择：对于长句子的匹配，可以选择适合的分词器，如N-gram分词器、Edge N-gram分词器等，将长句子切分成若干短语进行匹配，从而减小内存消耗和查询时间。
还需要继续整理。我始终觉得在很多个关键词匹配的过程中，倒排链的合并过程可以优化。这一块后续会研究，等有成果了，再分享出来。
在缓存利用率方向，做探索，把最需要的东西放在缓存里边。
底层IO的研究。最近也在研究，等有成果了，再补充分享。