Как профилировать запросы в Elasticsearch?

Для профилирования запросов в Elasticsearch используется Profile API, который включается добавлением параметра "profile": true в тело запроса. Это позволяет получить детальную разбивку по времени выполнения для каждой компоненты запроса на каждой шарде.

1. Как включить профилирование

Просто добавьте флаг profile в ваш поисковый запрос:

GET /my-index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "message": "test"
    }
  },
  "profile": true
}

2. Что анализировать в ответе

Ответ будет содержать секцию profile, в которой для каждой шарды (shards) будет детальная информация о времени, затраченном на разные фазы.

Ключевые секции для анализа:

• query: Дерево компонентов вашего запроса. Ищите узлы с большим значением time_in_nanos.
• breakdown: Детальная статистика по времени, потраченному на создание весов, скоринг, сбор документов и т.д.
• collector: Информация о том, как собирались результаты.

Пример фрагмента ответа:

"profile": {
  "shards": [
    {
      "searches": [
        {
          "query": [
            {
              "type": "BooleanQuery",
              "description": "...",
              "time_in_nanos": 123456,
              "breakdown": { ... },
              "children": [ ... ]
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

3. Визуальный анализ в Kibana

Самый удобный способ анализировать результаты — использовать Dev Tools в Kibana.

1. Перейдите в Dev Tools.
2. Выполните ваш запрос с "profile": true.
3. Переключитесь на вкладку "Search Profiler" в панели результатов.

Kibana предоставит интерактивный визуальный интерфейс для анализа узких мест в вашем запросе, что гораздо удобнее, чем читать сырой JSON.

Важно:

• Профилирование добавляет существенную нагрузку (overhead) на выполнение запроса.
• Используйте его только для отладки и оптимизации, а не в обычном режиме работы приложения.