美团外卖搜索基于Elasticsearch的优化实践--图文解析

美团外卖搜索基于Elasticsearch的优化实践涉及多个方面，包括索引设计、查询优化和集群管理等。以下是一个概述和实例代码的简化解释：

1. 索引设计优化：

   • 使用多个索引，按照时间分片，以支持快速的数据增长。
   • 使用更适合搜索的字段类型，如text代替keyword。
   • 使用_source字段来减少查询时的数据加载量。

2. 查询优化：

   • 使用match查询代替term查询，以支持分词的字段搜索。
   • 使用bool查询来合理组合不同的查询条件。
   • 使用function_score查询来调整文档的相关性得分。

3. 集群管理：

   • 监控集群的健康状况和性能指标。
   • 根据负载自动扩缩容。
   • 进行索引副本的优化。

以下是一个简化的Elasticsearch DSL查询示例，展示如何优化查询：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "restaurant_name": {
              "query": "外卖",
              "boost": 2.0
            }
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "term": {
            "city_id": "440300"
          }
        },
        {
          "geo_distance": {
            "distance": "10km",
            "location": {
              "lat": "31.2345",
              "lon": "121.6789"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

在这个查询中，我们使用了match查询来代替term查询，这样可以支持对restaurant_name字段的分词搜索。同时，我们添加了一个bool查询来组合match查询和一个filter子句，该子句使用geo_distance查询来限制结果至特定距离内。通过这样的优化，我们可以提高搜索结果的相关性，并减少不必要的查询负担。