Elasticsearch实战 | 如何从数千万手机号中识别出情侣号?

栏目: IT技术 · 发布时间: 4年前

内容简介:问题补充:索引存储了手机号,同时存储了插入时间。后八位相同的号码即为情侣号。举例:

1、问题描述

您好,请教个问题。我现在有2千多万的手机号码信息保存在es里。5个分片,3个节点。

现在的需求是将后八位相同的号码匹配到一起,重新放到一个index里。组成情侣号。方便后续查询情侣号列表。

我目前的做法是用scroll查询出一万条,多线程循环一万条中的每条,去全库扫描---但是这种做法一分钟才能处理一万条。您有什么新的思路没。

死磕Elasticsearch知识星球 https://t.zsxq.com/Iie66qV

问题补充:索引存储了手机号,同时存储了插入时间。

2、问题分析

2.1 情侣号的定义

后八位相同的号码即为情侣号。

举例:

2.2 如何对后8位建立索引,以方便后续的识别?

方案一 不单独建索引,用script来实现

缺点:script效率低一些

方案二:写入数据的时候,同时基于后八位创建新的字段。

2.3 8位相同的号码匹配到一起,重新放到一个index里怎么实现?

Elasticsearch自带 reindex 功能就是实现索引迁移的,当然自定义读写也可以实现。

方案一:遍历方式+写入。

  • 步骤 1:基于时间递增循环遍历,以起始的手机号为种子数据,满足后八位相同的加上标记flag=1。

  • 步骤 2:循环步骤1,满足flag=1直接跳过,直到所有手机号遍历一遍。

  • 步骤 3:将包含flag=1的字段,reindex到情侣号索引。

方案二:聚合出情侣号组,将聚合结果reindex到情侣号索引。

考虑到数据量级千万级别,全量聚合不现实。

可以,基于时间切片,取出最小时间戳、最大时间戳,根据数据总量和时间范围划分出时间间隔。

举例:以30分钟为单位切割千万级数据。

Elasticsearch实战 | 如何从数千万手机号中识别出情侣号?

  • 步骤 1:terms聚合后8位手机号。

terms聚合只返回对应:key,value值,默认value值由高到低排序。

key:代表手机号后8位,value:代表相同后8位的数据量。

  • 步骤 2:top_hits子聚合取出手机号详情。

  • 步骤 3:json解析识别出步骤2的所有手机号或_id。

  • 步骤 4:reindex步骤3的_id数据到情侣号索引。

  • 步骤 5:时间切片周期递增,直到所有数据遍历完毕。

2.4  扩展自问:手机号怎么存,才能查出来后8位?

举例:查询“11112222”,返回2.1列表的三个手机号。

  • 方案1:wildcard模糊匹配。

优点:无需额外字段存储。

缺点:效率低。

  • 方案2:ngram分词+match_phrase处理。

优点:效率高。

缺点:需要独立存储的后8位字段。

3、实战一把

3.1 数据建模

3.1.1 字段设计

只包含非业务的有效必要字段。

(1)插入时间戳字段 insert_time, date类型。

由:ingest默认生成,不手动添加,提高效率。

(2)手机号字段 phone_number, text和keyword类型。

  • text类型基于ngram分词,主要方便phone_number全文检索。

  • keyword类型方便:排序和聚合使用。

(3)后8位手机号字段 last_eight_number, keyword类型。

只聚合和 排序 用,不检索。

3.1.2 ingest处理初始化数据先行

ingest pipeline的核心功能可以理解为写入前数据的ETL。

而:insert_time可以自动生成、last_eight_number可以基于phone_number提取。

定义如下:

# 0.create ingest_pipeline of insert_time and last_eight_number
PUT _ingest/pipeline/initialize
{
  "description": "Adds insert_time timestamp to documents",
  "processors": [
    {
      "set": {
        "field": "_source.insert_time",
        "value": "{{_ingest.timestamp}}"
      }
    },
    {
      "script": {
        "lang": "painless",
        "source": "ctx.last_eight_number = (ctx.phone_number.substring(3,11))"
      }
    }
  ]
}

3.1.3 模板定义

两个索引:

  • 索引1:phone_index,存储全部手机号(数千万)

  • 索引2:phone_couple_index,存储情侣号

由于两索引Mapping结构一样,使用模板管理会更为方便。

定义如下:

# 1.create template of phone_index and phone_couple_index
PUT _template/phone_template
{
  "index_patterns": "phone_*",
  "settings": {
    "number_of_replicas": 0,
    "index.default_pipeline": "initialize",
    "index": {
      "max_ngram_diff": "13",
      "analysis": {
        "analyzer": {
          "ngram_analyzer": {
            "tokenizer": "ngram_tokenizer"
          }
        },
        "tokenizer": {
          "ngram_tokenizer": {
            "token_chars": [
              "letter",
              "digit"
            ],
            "min_gram": "1",
            "type": "ngram",
            "max_gram": "11"
          }
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "insert_time":{
        "type":"date"
      },
      "last_eight_number":{
        "type":"keyword"
      },
      "phone_number": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword"
          }
        },
        "analyzer": "ngram_analyzer"
      }
    }
  }
}

3.1.4 索引定义

PUT phone_index
PUT phone_couple_index

3.2 数据写入

采用模拟数据,实际业务会有所区别。

POST phone_index/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"phone_number" : "13511112222"}
{"index":{"_id":2}}
{"phone_number" : "13611112222"}
{"index":{"_id":3}}
{"phone_number" : "13711112222"}
{"index":{"_id":4}}
{"phone_number" : "13811112222"}
{"index":{"_id":5}}
{"phone_number" : "13844248474"}
{"index":{"_id":6}}
{"phone_number" : "13866113333"}
{"index":{"_id":7}}
{"phone_number" : "15766113333"}

模拟数据显示,有两组情侣号。

  • 第一组情侣号尾数:“11112222”

  • 第二组情侣号尾数:“66113333”

3.2 数据聚合

如前所述,聚合的目的是:提取出情侣号( >=2 )的手机号或对应id。

GET phone_index/_search
{
  "size": 0,
 "query": {
   "range": {
     "insert_time": {
       "gte": 1584871200000,
       "lte": 1584892800000
     }
   }
 },
  "aggs": {
    "last_aggs": {
      "terms": {
        "field": "last_eight_number",
        "min_doc_count": 2,
        "size": 10,
        "shard_size": 30
      },
      "aggs": {
        "sub_top_hits_aggs": {
          "top_hits": {
            "size": 100,
            "_source": {
              "includes": "phone_number"
            },
            "sort": [
              {
                "phone_number.keyword": {
                  "order": "asc"
                }
              }
            ]
          }
        }
      }
    }
  }
}

注意:

  • 查询的目的:按时间间隔取数据。原因: 「聚合全量性能太差」

  • 外层聚合last_aggs统计:情侣号分组及数量。

  • 内层子聚合sub_top_hits_aggs统计:下钻的手机号或_id等信息。

  • min_doc_count作用:聚合后的分组记录最小条数,情侣号必须>=2,则设置为2。

3.4 数据迁移

基于3.3 取出的满足条件的id进行跨索引迁移。

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "phone_index",
    "query": {
      "terms": {
        "_id": [
          1,
          2,
          3,
          4,
          6,
          7
        ]
      }
    }
  },
  "dest": {
    "index": "phone_couple_index"
  }
}

注意:实际业务需要考虑数据规模,划定轮询时间间隔区间。

建议:按照2.3章节的流程图执行。

4、方案进一步探究

第3节的实战一把实际是基于基础数据都写入ES了再做的处理。

核心的操作都是基于Elasticsearch完成的。

试想一下,这个环节如果提前是不是更合理呢?

数据图如下所示:

Elasticsearch实战 | 如何从数千万手机号中识别出情侣号?

  • 电话数据信息写入消息队列(如:kafka、rocketmq、rabbitmq等)。

  • 消息队列可以直接同步到ES的phone_index索引。如:红线所示。

  • 情侣号的处理借助第三方 redis 服务实现,逐条过滤,满足条件的数据同步到ES的情侣号索引phone_couple_index。如:绿线所示。

这样,Elasticsearch只干它最擅长的事情,剩下的工作前置交给消息队列完成。

5、小结

本文就提出问题做了详细的阐述和实践,用到Elasticsearch 模板、Ingest、reindex等核心知识点和操作,给线上业务提供了理论参考。

大家对本文有异议或者有更好的方案,欢迎留言交流。

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