Elasticsearch（ES）是一款基於Lucene的開源分佈式搜索引擎。由於其穩定、可靠、快速、安裝使用方便等優良特性，目前在業界已廣泛使用。ES用途主要分兩個方向：分佈式實時文件存儲 以及 分佈式實時分析搜索引擎。
一、為什麼需要查詢代理
屏蔽複雜的DSL
某二手交易平臺使用ES，主要用來支持商品、用戶等(以下統稱文檔)的搜索和分析。
ES為查詢功能提供了基於Json的完整Query DSL，功能非常強大，但同時也略顯複雜，學習成本不低。
以搜索暱稱為化仁的用戶為例，DSL大致如下：
json {"from" : 0, "size" : 20, "query" : {"bool" : { "must" : { "multi_match" : {"query" : "化仁", "fields": [ "nickname", "nickname.pinyin" ], "type" :"best_fields", "operator" : "OR","minimum_should_match" : "1", "tie_breaker" : 1.0} }, "filter" : { "term" : { "del" : 0 } } } } }
如果讓每個業務方根據需要編寫DSL實現相應功能，工作量及維護複雜程度可想而知！
避免依賴限制擴散
· ES要求客戶端和服務端JDK版本儘量保持一致
· ES2.x要求JDK7以上
· ES5.x要求JDK8以上
· 大量Jar包依賴
· 其它可能出現的限制
使用查詢代理之後，各業務方無需引入上述依賴和限制
鬆耦合及管控
屏蔽底層引擎變動對線上業務的影響，例如底層引擎偶爾需要升級或重啟，此時，只需查詢代理層實現主從切換等機制，引擎的升級可做到對線上業務完全透明。
此外，查詢代理還可以屏蔽業務方錯誤的危險操作，防止集群直接暴露給各業務方，從而降低不確定因素對系統的影響。
二、查詢代理層實現
業界做法
業界有將SQL作為代理層語言，實現一套SQL轉DSL的解析器，這種方式針對將ES作為DB使用的情況非常合適。但是，前面提到過，某二手交易平臺的使用場景是文檔的搜索，其中涉及到文檔的複雜排序，SQL無法完整實現目標需求，而且文檔屬性非常多的情況下，容易產生語句過於複雜的問題。
方案
種種因果，我們最終的實現方案如下：
請求語法
· 語句分為query域和param域，query域為篩選召回條件，param域為排序參數；
· 域為屬性字段的組合；
· 域使用URL參數語法表述；
還以搜索暱稱為化仁的用戶為例，請求如下：
query:from=1&size=10&nickname=化仁 param: null 請求會自動轉換成前面提到的DSL例子。可以看到，相比之下還是非常簡單的。
實現邏輯
補充說明：
· 根據解析方式，字段大致分為：內置字段 (起始位置、獲取數量、排序策略等) 和 配置字段 (字符串、數值、日期、經緯度等，會解析成對應ES支持的索引字段類型)
· 配置字段根據使用場景分為：匹配篩選型、排序參數型、字段排序型、排序打分型、二次打分型等
· 各種類型的配置字段配有配置解析器和請求處理器
· 處理過程中會做諸如字段默認值、非法字段過濾等處理
· 處理過程生成query的梗概信息作為外部緩存的key值，減輕ES集群壓力
· 請求經過校驗、解析、處理後拼裝成ES的DSL，請求發送到系統分配ES集群
配置樣例：
yml entry.user:index: user type: user query_fields: - { face: id, type: Number, class: Long }- { face: nickname, type: StringMultiMatch, fieldName:"nickname,nickname.pinyin", _tie_breaker: 1 } order_strategys:default: boostMode: multiply scores: - type: NumberTermsFilter fieldName: label_idclass: Long values: "1141730738345" weight: 2
三、總結
本文從ES查詢接口的必要性出發，主要講述了某二手交易平臺ES查詢接口的語法設計和實現邏輯及簡要說明。其中有不合理之處，歡迎指正交流。
