1、企業級實戰 DSL（資料已經脫敏）
2、大家可以看一下，能發現哪些問題？
根據我的實戰和咨詢經驗，我發現如下幾個問題。
當然，這是在和球友交流确認問題之後總結出來的。
2.1 問題1：bool 組合嵌套過深。
官方實際是有參數來限制的，indices.query.bool.max_nested_depth——bool 最大支援的嵌套層數是 20，并且過大的嵌套層數會導緻“堆棧溢出”異常問題。
那 bool 組合嵌套越深是不是越慢呢？
我拿 228 萬+的微網誌資料（JMeter 模拟100使用者并發）作為樣例索引資料進行驗證。
- 實驗1：嵌套 10 層；執行 5 次，平均耗時：835 ms。
- 實驗2：嵌套 2 層；執行 5 次，平均耗時：674.8 ms。
對比看實驗 2 執行查詢較實驗 1 的查詢要快！
其實，初步結論是嵌套越深，執行越慢！
2.2 問題2：大量使用 wildcard 查詢。
我之前血淋淋的教訓告訴大家，非必要不使用 wildcard ！
尤其資料量大的場景。
參見：Elasticsearch 警惕使用 wildcard 檢索！然後呢？
依然拿 228 萬+的微網誌資料（JMeter 模拟 100 使用者并發）作為樣例索引資料進行驗證。
檢索語句如下：
使用：match_phrase 短語比對較使用 wildcard 模糊比對效率提升：6.34 倍！
初步結論：非必要，不使用 wildcard。
2.3 問題3："track_total_hits": 2147483647 沒有必要搞這麼大？
認知前提：Elasticsearch 中 max_result_window 這個參數大家比較熟悉，就是允許 from + size 翻頁檢索命中的最多文檔數為：10000 條記錄。
那麼問題來了，如果命中資料量超過 10000萬怎麼辦？
- 一方面：我們可以修改：max_result_window 的預設值，但預設值修改要慎之又慎。
- 另一方面：我們可以在執行檢索的時候加上 track_total_hits 這個參數。
問題來了？什麼場景需要單獨設定 track_total_hits 參數？什麼時候不需要呢？
- 場景一：當索引設定層面設定了 index.sort 後，本質上寫入的資料已經進行了預排序。如果隻對前 N 個結果感興趣，而不關心總命中數，可以簡單地将 track_total_hits 設定為 false。
- 場景二：針對 filter 過濾檢索的場景，使用者僅關注是否存在，不關注相關性。可以分為如下兩種情況：
（1）情況2.1：将 track_total_hits 設定為 false，檢索結果将不再傳回 hits.total 的具體值。
（2）情況2.2：将 track_total_hits 設定為給定的 N, 那麼每個分片待召回 N 個文檔後就傳回。除此之外的業務場景，建議慎用 track_total_hits:true 的場景。
我們同樣對比一下性能。
初步結論：加上 track_total_hits，檢索會變慢，我們要結合業務場景謹慎使用。
2.4 問題4：track_scores 确認是否必要使用！
track_scores 含義如下：When sorting on a field, scores are not computed. By setting track_scores to true, scores will still be computed and tracked.
也就是說這是個和排序相關的參數，如果走排序，就不計算評分。
如果想對排序加上評分處理，需要加這個參數。
2.5 問題5："_source": {"includes": [ 确認是否必須
其實有更快的模組化方式，就是 store 設定 true 對字段單獨模組化。當然，這涉及到資料模組化和寫入。
_source 下召回的資料字段越多，肯定會越慢。暫且不說别的，網絡傳輸的角度就可見一斑。
網絡傳輸中，網速一定，但是 _source 字段多，意味着傳輸的位元組數多，必然會越慢。
還是拿微網誌資料驗證一下，
初步結論，僅指定一個字段比全部預設字段（10個以上），影響時間要快很多！
2.6 問題6：match，match_phrase, wildcard 都混合使用，考慮分詞問題解決。
推薦：字詞混合索引方案。
一個線上問題引發的思考——Elasticsearch 8.X 如何實作更精準的檢索？
2.7 問題7：建議線上使用複雜DSL，可以使用性能測試驗證一下。
文中 JMeter 測試工具使用，推薦視訊：
https://t.zsxq.com/0853Q9epD
3、小結
不要小瞧 DSL 的使用，不要堆砌一些不太了解的參數不加驗證直接用于實戰環境，後面的風險會變得很大。
DSL 的調優其實直接影響到檢索性能。