Использование constant_keyword для ускорения фильтрации

Существует общее правило, что стоимость фильтра в основном зависит от количества совпавших документов. Представьте себе индекс, содержащий велосипеды. Есть большое количество велосипедов, и многие поиски выполняют фильтр по cycle_type: bicycle. Этот очень распространённый фильтр, к сожалению, также очень дорогостоящий, так как он совпадает с большинством документов. Есть простой способ избежать выполнения этого фильтра: переместить велосипеды в отдельный индекс и фильтровать велосипеды, выполняя поиск в этом индексе вместо добавления фильтра к запросу.

К сожалению, это может усложнить логику на стороне клиента, где constant_keyword помогает. Путем сопоставления cycle_type как constant_keyword со значением bicycle в индексе, содержащем велосипеды, клиенты могут продолжать выполнять те же самые запросы, что и раньше, на монолитном индексе, и Elasticsearch сделает нужное на индексе велосипедов, проигнорировав фильтры по cycle_type, если значение равно bicycle, и не вернув совпадений в противном случае.

Вот как могут выглядеть отображения:

PUT bicycles
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "cycle_type": {
        "type": "constant_keyword",
        "value": "bicycle"
      },
      "name": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

PUT other_cycles
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "cycle_type": {
        "type": "keyword"
      },
      "name": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

Мы разделяем наш индекс на две части: одну, которая будет содержать только велосипеды, и другую, которая содержит другие виды велосипедов: односкоростные, трехскоростные и т.д. Затем при поиске нам нужно выполнить поиск в обоих индексах, но нам не нужно изменять запросы.

GET bicycles,other_cycles/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": {
          "description": "dutch"
        }
      },
      "filter": {
        "term": {
          "cycle_type": "bicycle"
        }
      }
    }
  }
}

В индексе bicycles Elasticsearch просто проигнорирует фильтр cycle_type и перепишет запрос поиска на следующий:

GET bicycles,other_cycles/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "description": "dutch"
    }
  }
}

В индексе other_cycles Elasticsearch быстро определит, что bicycle не существует в словаре терминов поля cycle_type, и вернёт ответ поиска без совпадений.

Это эффективный способ удешевить запросы, поместив общие значения в отдельный индекс. Эту идею также можно комбинировать для нескольких полей: например, если вы отслеживаете цвет каждого велосипеда, и ваш индекс bicycles в итоге содержит большинство чёрных велосипедов, вы можете разделить его на индексы bicycles-black и bicycles-other-colors.

constant_keyword не строго обязателен для этой оптимизации: также можно обновить логику на стороне клиента, чтобы направить запросы в соответствующие индексы на основе фильтров. Однако constant_keyword делает это прозрачным и позволяет отделить запросы поиска от топологии индексов в обмен на очень низкую нагрузку.