Elasticsearch 检索优化：停用词的应用
场景描述
目前在 Elasticsearch 集群中存储约 1.5 亿篇文章数据，随着数据量的增加，检索性能问题逐渐显现。在列表检索和聚合操作中，CPU 消耗飙升至 100%，并且检索耗时较长：
- 列表检索耗时：5+ 秒
- 聚合检索耗时：12+ 秒
- 索引大小：623.40GB
实例
一个典型的检索词为：
Non-capital histories: book distribution in publishing houses of Siberia and the Far East
如果去除掉常见的无意义词（如 “the”、“in”、“of” 等），检索耗时从几秒缩短到毫秒级别。
优化前检索结果
优化后检索结果
问题分析
由于索引中没有设置停用词，导致检索词中的常见无意义词（如 “the”, “in”, “of”）被大量存储和匹配。这些词出现频率极高，却没有任何实质意义，导致大量不必要的 CPU 和内存消耗。通过启用停用词过滤，可以有效减少索引大小和检索时间。
测试停用词的使用
可以通过 /_analyze API 来测试停用词的效果，使用 stop 过滤器去除无意义词汇：
POST /_analyze
{"tokenizer": "standard","filter": ["stop"],"text": "in publishing houses of Siberia and the Far East"
}
返回结果（停用词被去除）：
{"tokens": ["publishing","houses","Siberia","Far","East"]
}
停用词的配置
官方停用词列表
Elasticsearch 内置了多种语言的停用词列表，Lucene 项目提供了详细的停用词集合，如以下英文停用词：
static {final List<String> stopWords =Arrays.asList("a", "an", "and", "are", "as", "at", "be", "but", "by", "for", "if", "in", "into", "is","it", "no", "not", "of", "on", "or", "such", "that", "the", "their", "then", "there","these", "they", "this", "to", "was", "will", "with");final CharArraySet stopSet = new CharArraySet(stopWords, false);ENGLISH_STOP_WORDS_SET = CharArraySet.unmodifiableSet(stopSet);
}
配置自定义分析器
在 Elasticsearch 中，可以通过修改索引的 settings 来定义自定义分析器，并为其添加停用词过滤器。
PUT /my-index-000001
{"settings": {"analysis": {"analyzer": {"my_analyzer": {"tokenizer": "whitespace","filter": [ "stop" ]}}}}
}
可以通过 stopwords 参数指定停用词列表，支持内置语言值或自定义停用词文件。
自定义停用词过滤器
如果内置的停用词列表不满足需求，可以自定义停用词过滤器。例如，以下配置定义了一个区分大小写的停用词过滤器：
PUT /my-index-000001
{"settings": {"analysis": {"analyzer": {"default": {"tokenizer": "whitespace","filter": [ "my_custom_stop_words_filter" ]}},"filter": {"my_custom_stop_words_filter": {"type": "stop","ignore_case": true,"stopwords": [ "and", "is", "the" ]}}}}
}
索引配置优化
在实际使用中，可以结合停用词过滤器调整索引配置。例如，下面的索引配置应用了自定义停用词过滤器，并且将 analyzer 设置为 cx_analyzer：
{"settings": {"number_of_shards": 30,"number_of_replicas": 0,"analysis": {"filter": {"stop_filter": {"type": "stop","ignore_case": true,"stopwords": "_english_"}},"analyzer": {"cx_analyzer": {"tokenizer": "standard","filter": [ "stop_filter" ]}}}},"mappings": {"properties": {"digest": {"type": "text","analyzer": "cx_analyzer"}}}
}
重建索引及数据迁移
由于 Elasticsearch 的索引是不可修改的（特别是分析器相关配置），因此需要通过以下步骤应用新配置：
- 创建新索引：使用新配置创建一个新索引。
- 迁移数据：使用 Reindex API 或编写脚本将数据从旧索引迁移到新索引。
使用 Reindex API 将旧索引的数据迁移至新索引：
POST _reindex?slices=20&refresh
{"source": {"index": "index_v1","size": 5000},"dest": {"index": "index_v2"}
}
优化后的检索性能
经过停用词配置后，数据检索性能得到了显著提升：
| 索引 | 索引大小 | 列表检索时间 | 聚合检索时间 |
|---|---|---|---|
| 原始索引 | 623.40GB | 5+ 秒 | 12+ 秒 |
| 停用词优化后的新索引 | 460.95GB | 1.06 秒 | 1.23 秒 |
停用词对性能的提升
停用词是指那些在文本中出现频率较高、但对搜索意义较小的词汇，例如 “the”、“is”、“a” 等。在建立索引时，通过忽略这些词可以减少索引体积，并加快查询速度。
- 减少索引体积：外文数据中包含大量无关的停用词，这些词汇如果被索引，会产生大量冗余信息。排除停用词后，索引体积显著缩小。
- 减少倒排索引的计算：每次查询时，Elasticsearch 都会通过倒排索引查找相关文档。停用词的高频率出现会增加计算量。排除停用词后，查询时可以跳过这些无意义的文档筛选和打分操作，从而提高效率。
- 提高查询相关性：去除停用词后，查询集中在有意义的词汇上，结果更加相关。
- 减少聚合计算量：在聚合操作中，停用词如果被索引，可能导致无意义的分组和计算。移除它们后，聚合性能大幅提升。
