1、企业级实战 DSL（数据已经脱敏）
2、大家可以看一下，能发现哪些问题？
根据我的实战和咨询经验，我发现如下几个问题。
当然，这是在和球友交流确认问题之后总结出来的。
2.1 问题1：bool 组合嵌套过深。
官方实际是有参数来约束的，indices.query.bool.max_nested_depth——bool 最大支持的嵌套层数是 20，并且过大的嵌套层数会导致“堆栈溢出”异常问题。
那 bool 组合嵌套越深是不是越慢呢？
我拿 228 万+的微博数据（JMeter 模拟100用户并发）作为样例索引数据进行验证。
实验1：嵌套 10 层；执行 5 次，平均耗时：835 ms。
实验2：嵌套 2 层；执行 5 次，平均耗时：674.8 ms。
对比看实验 2 执行查询较实验 1 的查询要快！
其实，初步结论是嵌套越深，执行越慢！
2.2 问题2：大量使用 wildcard 查询。
我之前血淋淋的教训告诉大家，非必要不使用 wildcard ！
尤其数据量大的场景。
参见：Elasticsearch 警惕使用 wildcard 检索！然后呢？
依然拿 228 万+的微博数据（JMeter 模拟 100 用户并发）作为样例索引数据进行验证。
检索语句如下：
使用：match_phrase 短语匹配较使用 wildcard 模糊匹配效率提升：6.34 倍！
初步结论：非必要，不使用 wildcard。
2.3 问题3："track_total_hits": 2147483647 没有必要搞这么大？
认知前提：Elasticsearch 中 max_result_window 这个参数大家比较熟悉，就是允许 from + size 翻页检索命中的最多文档数为：10000 条记录。
那么问题来了，如果命中数据量超过 10000万怎么办？
一方面：我们可以修改：max_result_window 的默认值，但默认值修改要慎之又慎。
另一方面：我们可以在执行检索的时候加上 track_total_hits 这个参数。
问题来了？什么场景需要单独设置 track_total_hits 参数？什么时候不需要呢？
场景一：当索引设置层面设置了 index.sort 后，本质上写入的数据已经进行了预排序。如果只对前 N 个结果感兴趣，而不关心总命中数，可以简单地将 track_total_hits 设置为 false。
场景二：针对 filter 过滤检索的场景，用户仅关注是否存在，不关注相关性。可以分为如下两种情况：
（1）情况2.1：将 track_total_hits 设置为 false，检索结果将不再返回 hits.total 的具体值。
（2）情况2.2：将 track_total_hits 设置为给定的 N, 那么每个分片待召回 N 个文档后就返回。除此之外的业务场景，建议慎用 track_total_hits:true 的场景。
我们同样对比一下性能。
初步结论：加上 track_total_hits，检索会变慢，我们要结合业务场景谨慎使用。
2.4 问题4：track_scores 确认是否必要使用！
track_scores 含义如下：When sorting on a field, scores are not computed. By setting track_scores to true, scores will still be computed and tracked.
也就是说这是个和排序相关的参数，如果走排序，就不计算评分。
如果想对排序加上评分处理，需要加这个参数。
2.5 问题5："_source": {"includes": [ 确认是否必须
其实有更快的建模方式，就是 store 设置 true 对字段单独建模。当然，这涉及到数据建模和写入。
_source 下召回的数据字段越多，肯定会越慢。暂且不说别的，网络传输的角度就可见一斑。
网络传输中，网速一定，但是 _source 字段多，意味着传输的字节数多，必然会越慢。
还是拿微博数据验证一下，
初步结论，仅指定一个字段比全部默认字段（10个以上），影响时间要快很多！
2.6 问题6：match，match_phrase, wildcard 都混合使用，考虑分词问题解决。
推荐：字词混合索引方案。
一个线上问题引发的思考——Elasticsearch 8.X 如何实现更精准的检索？
2.7 问题7：建议线上使用复杂DSL，可以使用性能测试验证一下。
文中 JMeter 测试工具使用，推荐视频：
https://t.zsxq.com/0853Q9epD
3、小结
不要小瞧 DSL 的使用，不要堆砌一些不太理解的参数不加验证直接用于实战环境，后面的风险会变得很大。
DSL 的调优其实直接影响到检索性能。
大家对文中的 DSL 还有哪些调优建议，欢迎留言交流！
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