Painless 脚本为我们的搜索带来了很多的方便和灵活性，但是在很多的实践中，我们需要认真地思考这个脚本是不是最有效的。特别是，当我们在 query 使用脚本时，我们需要特别注意。这是因为在搜索时，需要针对每个文档进行计算，当我们的文档的数量很大时，那么这个计算量将会是非常大，从而影响搜索的效率。
比如，我们创建如下的一个文档：
PUT twitter/_doc/1
{
"user" : "双榆树-张三",
"message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
"uid" : 2,
"age" : 20,
"city" : "北京",
"province" : "北京",
"country" : "中国",
"address" : "中国北京市海淀区",
"location" : {
"lat" : "39.970718",
"lon" : "116.325747"
}
}
假如我们想搜索 message 字段的长度大于 10 的所有文档，我们可以通过如下的方法来获得。
GET twitter/_search
{
"query": {
"script": {
"script": {
"lang": "painless",
"source": "doc['message.keyword'].value.length() > params.length",
"params": {
"length": 10
}
}
}
}
}
在上面我们使用脚本来计算 message 字段的长度，并返回所有 message 字段长度超过 10 的文档。
上面的搜索咋一看，没有任何毛病，但是假设我们的文档数目有很多（比如几万个数据），那么上面的这个在搜索时的计算量将是非常大的，从而会影响搜索的效率。那么我们有什么好的方法来解决这个问题呢？
我们可以把这个计算放到 index 时候，也就是在建立索引的时候。比如我们可以这么做：
DELETE twitter
PUT _ingest/pipeline/calculate_length
{
"description": "Calculate the length of message",
"processors": [
{
"script": {
"source": """
ctx.length = ctx.message.length()
"""
}
}
]
}
在上面，我们先删除之前创建的 twitter 索引，然后创建一个计算 message 字段长度的一个脚本 processor。在导入一个文档时，我们使用如下的方法：
PUT twitter/_doc/1?pipeline=calculate_length
{
"user": "双榆树-张三",
"message": "今儿天气不错啊，出去转转去",
"uid": 2,
"age": 20,
"city": "北京",
"province": "北京",
"country": "中国",
"address": "中国北京市海淀区",
"location": {
"lat": "39.970718",
"lon": "116.325747"
}
}
由于我们使用了 calculate_length 这个 pipeline，那么它将会为我们创建一个新的叫做 length 的字段。我们通过如下的方法来进行查询：
GET twitter/_search
上面显示的结果为：
{
"took" : 0,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "twitter",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"country" : "中国",
"address" : "中国北京市海淀区",
"city" : "北京",
"length" : 13,
"message" : "今儿天气不错啊，出去转转去",
"uid" : 2,
"province" : "北京",
"location" : {
"lon" : "116.325747",
"lat" : "39.970718"
},
"user" : "双榆树-张三",
"age" : 20
}
}
]
}
}
我们可以看到一个新增加的 length 字段。上面显示的值为 13 。那么有了这个字段，我们就可以通过如下的方法来进行查询了：
GET twitter/_search
{
"query": {
"range": {
"length": {
"gte": 10
}
}
}
}
在上面，我们使用了新增加的 length 字段来查询我们的文档。这样可以大大地提供搜索的效率。
原文链接：Elastic 中国社区官方博客