如何通过Elasticsearch单次查询获取多用户游戏排行榜排名？

背景 #

需求为游戏结束后展示所有用户的排行榜，现有Elasticsearch数据映射结构如下：

{"mappings": {"properties": {"userId":{"type": "keyword"},"score":{"type": "double"},"timeStamp":{"type": "date"}}}}

用户每次游戏结束后会获得分数并向ES插入文档，目前可通过以下聚合查询获取指定用户某时段的总分：

GET integral_stream/_search
{"query": {"bool": {"filter": [{"term": {"userId": "1"}, "range": {"timestamp": {"gte": "2023-07-31T05:00:00.000Z","lte": "2023-08-07T04:59:59.999Z"}}]}},"size": 10, "aggs": {"users": {"terms": {"field": "userId"},"aggs": {"total_score": {"sum": {"field": "score"}}}}}}

当前问题 #

虽可通过统计总分大于等于某用户的桶数得到其排名，但如何通过单次查询获取多个用户的排名？若无法实现，是否需要调整数据结构甚至放弃使用ES构建排行榜？

单次查询获取多用户排名的实现方法 #

Elasticsearch没有直接返回多用户排名的原生聚合，但可以通过两种方式实现：

• 脚本字段+多聚合统计
  先通过terms聚合算出所有用户的总分并按降序排序，再针对每个目标用户添加filter聚合，统计总分大于等于该用户的桶数量，这个数量就是用户的排名。注意：如果存在同分用户，需要额外处理并列排名的逻辑。不过这种方式在用户量较大时性能会明显下降，因为需要遍历所有用户桶。

• 借助rank_feature字段（ES 7.10+）
  若可以定期预计算用户总分，可将总分存储为rank_feature类型，维护一个预聚合索引，映射示例如下：

  {"mappings": {"properties": {"userId": {"type": "keyword"}, "total_score": {"type": "rank_feature"}, "timeRange": {"type": "keyword"}}}}
  

  之后可以通过function_score结合rank_feature计算排名，或用script查询统计符合条件的用户数，这种方式比实时聚合更高效。

是否需要调整数据结构？ #

如果用户量较小（几万级别），现有结构可通过上述方法支撑；但用户量达到几十万甚至百万级时，实时聚合的性能会极差，建议调整数据结构：

• 使用预聚合索引：创建专门的用户总分索引，每次用户得分更新时，通过ES的update API+脚本进行总分增量更新，而非插入新文档。查询时直接按总分排序，多用户排名可通过批量查询每个用户在排序后的位置，或结合terms聚合与脚本统计。
• 避免实时聚合大数量级数据：ES的terms聚合处理百万级用户时，内存和CPU消耗极大，预聚合是更优方案。

是否要放弃ES？ #

不需要放弃ES，但要根据场景选择合适的用法：

• 若排行榜实时性要求极高（秒级更新）且用户量巨大，可结合Redis的Sorted Set做实时排名，ES负责存储游戏得分明细数据；
• 若实时性要求一般（分钟级更新），ES的预聚合索引完全可以满足需求，且ES的优势在于支持结合时间范围、其他维度做多维度排行榜统计。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tooth