Elasticsearch'te 'search-as-you-type' performansını edge n-gram ile nasıl optimize ederim?

Kısa cevap: wildcard/regexp’i bırakın; işi sorgu zamanından index zamanına taşıyın — edge_ngram ile önekleri yazarken üretin, autocomplete’in düz bir term lookup’a insin.

Asıl mesele şu: wildcard/regexp sorgu anında çalışan birer taramadır; inverted index’i verimli kullanamaz, her harfte 10M dokümanı süzmeye çalışır ve CPU’yu yakar. Çözüm sorguyu hızlandırmak değil, çalışmayı önceden yapmak.

1. Maliyeti index zamanına kaydırın. edge_ngram token filter’ı, bir kelimeyi indexlerken tüm öneklerini (“a”, “ay”, “ayk”, “ayka”…) ayrı token olarak üretir. Kullanıcı “ayk” yazınca artık tarama yok; doğrudan “ayk” token’ı aranır — bu sıradan bir term lookup, milisaniyeler sürer. Anlık aramanın bütün hızı buradan gelir.
2. Index analyzer ile search analyzer’ı AYIRIN. Bu en sık yapılan hata. edge_ngram’ı yalnızca index tarafında uygulayın (analyzer); arama tarafında standart bir analyzer kullanın (search_analyzer). Sorguyu da ngramlarsanız kullanıcının yazdığı her önek tekrar parçalanır, alakasız eşleşmeler (noise) ve şişmiş skorlar gelir. Önekleri index üretir, arama sadece eşleştirir.
3. Türkçe için lowercase + asciifolding ekleyin. Custom analyzer’ında ngram’dan önce bu filtreleri koyun: “Şişe” ile “sise”, “Ürün” ile “urun” eşleşsin. Kullanıcı aksansız yazsa bile sonucu bulur — Türkçe arama çubuğunda bu pazarlık konusu değil.
4. Index büyümesini ve gürültüyü sınırlayın. min_gram/max_gram’ı dar tutun (ör. 2-15); aksi halde index katlanarak şişer. Hangi alanların aranacağını sınırlayın, client’ta debounce (ör. 150 ms) ile her tuş vuruşunda istek atmayın. İsteğe bağlı kısayol: ES’in search_as_you_type alan tipini kullanın — bu kurulumu (edge ngram + shingle) sizin yerine hazır yapar.

Sonuç: Ben olsam autocomplete’i ya custom edge_ngram analyzer’ı ile ya da hazır search_as_you_type alanıyla index zamanında kurardım; wildcard’ı otomatik tamamlama için asla kullanmazdım. Index analyzer’da ngram + lowercase + asciifolding, search analyzer’da standart eşleştirme, gram aralığını dar tutun ve client’ta debounce ekleyin. İş bittiğinde 10M üründe arama, harf başına milisaniyeye iner.