在弹性搜索中使用 Match All 过滤器对性能有何影响？答案

【问题标题】：What is the performance impact of using a Match All filter in elastic search?在弹性搜索中使用 Match All 过滤器对性能有何影响？
【发布时间】：2015-09-01 14:30:20
【问题描述】：

作为项目查询优化的一部分，我正在考虑用match all filter 替换日期范围过滤器（缓存并返回所有内容，如全部匹配）。我想知道这是否会提高性能？

我的假设是，在执行时系统会简单地忽略此过滤器，并且我可以改善内存使用（删除缓存的过滤器）以及一些执行时间。这是正确的吗？

【问题讨论】：

这取决于您将如何处理结果。用 match all 替换日期范围会增加 elasticsearch 必须处理的结果数量，这可能会导致比删除过滤器获得的速度更慢。
我要替换的范围过滤器基本上得到了一切（date_min_possible 到 date_max_possible）
我想我还需要指定这是在弹性搜索 1.7 的上下文中，因为 2.0 没有过滤器和查询之间的区别。

标签： elasticsearch

【解决方案1】：

如果此过滤器匹配大部分或所有记录，删除它绝对是一个很好的优化。但是，内存收益可能比您预期的要小，因为匹配所有记录的过滤器已经过优化。

【讨论】：

我更想用 MatchAll 过滤器替换，与导致所有记录的日期范围的情况相比，这是否提供了任何改进？对于所有其他情况，我需要在其中保留日期范围过滤器。
是的，因为您的日期范围本质上是一个过滤器，用于检查日期字段是否存在，并且可能会导致一些开销，特别是如果您有一些没有日期字段的记录。但是，最好将其完全删除，而不是用 match all 替换它。

【解决方案2】：

深入研究 elastic 1.7 的源代码，我找到了答案——

Match_All 过滤器具有 int 大小的 RAM 使用量，它只是 返回 maxdocId 参数大小的位集（即记录数）。不需要缓存这是一个额外的优点。

这个位集应该与范围过滤器生成的相同，假设所有记录都具有应用范围的字段（对我来说就是这种情况）。

注意：imotov 提供的答案是一个起点，但我要添加我的答案以获得完整的详细信息。

参考文献：

https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/1.7/src/main/java/org/elasticsearch/common/lucene/search/MatchAllDocsFilter.java

https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/1.7/src/main/java/org/elasticsearch/common/lucene/docset/AllDocIdSet.java

【讨论】：