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前言

在 Elasticsearch 查询中，collapse（字段折叠）用于对指定字段的值进行分组，每组只返回一个文档。它的作用类似于 SQL 里的 GROUP BY，但 collapse 不会聚合所有字段，而是仅折叠查询结果的显示方式。

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一、主要使用场景

collapse 主要用于以下场景：

• 去重搜索：在电商、招聘、社交等场景中，可能会有多个文档代表同一个实体（如同一家公司不同的职位、同一商品的不同库存记录），collapse 可以确保只返回一个文档，避免重复展示。

• 分组展示：例如，新闻搜索时，每个来源只返回一篇文章，以便提供多样化的搜索结果。

• 提高查询效率：相比于 terms 聚合，collapse 只返回一个文档而不是所有文档，减少了数据传输和计算负担。

二、collapse 的基本用法

使用 collapse 需要在 query 之外的 collapse 字段中指定一个字段名。该字段必须是 keyword、numeric 或 date 类型，且不能是 analyzed 字段。

示例 1：对 company_id 进行折叠

{"query": {"match": {"title": "软件工程师"}},"collapse": {"field": "company_id"}
}

• 这将确保结果中每个 company_id 只返回一个文档（该公司下最相关的一条招聘信息）。

三、inner_hits 作用：获取分组内的更多信息

默认情况下，collapse 只会返回每个分组中的一个文档。如果想要在每个分组中查看更多文档，可以使用 inner_hits。

示例 2：每个 company_id 下最多返回 3 条招聘信息

{"query": {"match": {"title": "软件工程师"}},"collapse": {"field": "company_id","inner_hits": {"name": "top_jobs_per_company","size": 3,"sort": [{ "salary": "desc" }]}}
}

• 这将在每个 company_id 分组下返回最多 3 条职位信息，并按 salary 降序排列。

四、collapse 是否影响评分？

• 影响主查询结果的评分排序：

  • collapse 不会影响查询的评分计算，但它会影响最终返回的文档，因为它筛选掉了一些评分较低的文档。

• collapse 默认返回每个分组中评分最高的文档，因此在 collapse 后，最终结果仍然是按 score 排序的。

• inner_hits 中的评分：

  • inner_hits 依然会按照 query 的评分排序，或者可以自定义 sort 排序规则。

五、collapse 的性能影响

collapse 相比 terms 聚合（terms 会返回所有匹配的文档并做聚合）更加轻量级，因此对于某些场景，它可以显著提高查询效率。

✅ 性能优势

• 减少数据传输量： 只返回每个分组的一条数据，避免返回大量重复数据。

• 比 terms 聚合更轻量： collapse 仅适用于搜索阶段，而 terms 聚合需要额外的计算和存储开销。

• 更适合大数据量： 适用于上百万甚至上亿级别数据的去重查询，而 terms 聚合可能会因为 bucket 过多导致 OOM。

⚠️ 性能注意事项

• 字段必须是 keyword、numeric 或 date 类型，不能是 text（未索引的文本字段）。

• inner_hits 可能影响性能： inner_hits 需要加载更多文档，会增加查询开销。

• 不适用于分页查询： collapse 仅影响当前 from + size 范围的文档，如果需要分页，每页可能会返回相同的 group，需要用 search_after 或 scroll 处理。

六、collapse vs. terms 聚合对比

特性	collapse	terms 聚合
作用	每组返回一个文档	计算每组的所有文档，并可做统计
适用场景	仅展示每个分组的一个代表文档	需要统计、分析所有分组数据
影响评分	不影响计算方式，但影响最终返回的文档	只用于统计，不影响查询的评分
内存占用 低	（仅保留 from + size 范围的折叠数据）	高（可能需要存储所有匹配文档）
适用于大数据	是	可能会 OOM

七、适用场景总结

业务场景	推荐使用
只想展示每个分组的一个结果，如每家公司最多一个职位	✅ collapse
需要统计各分组的所有数据，如统计不同公司的职位总数	❌ 使用 terms 聚合
需要分页且分组后仍能正确分页	❌ terms 聚合 或 search_after
需要在一个分组下获取多个结果（但不是所有）	✅ collapse + inner_hits

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总结

• collapse 适用于去重搜索，如展示唯一的公司、商品或用户等，而不会影响评分计算方式。

• collapse 比 terms 聚合更高效，尤其是对于大数据场景。

• inner_hits 可用于查看分组内更多文档，但可能影响查询性能。

• collapse 适合搜索场景，而 terms 聚合更适合统计和分析。

如果你的数据量较大，并且希望提高查询效率，同时避免返回重复数据，那么 collapse 是一个非常好的选择！