Фильтрация каталога с десятками тысяч товаров через MySQL — это минуты ожидания. Elasticsearch с фасетной агрегацией сокращает время до десятков миллисекунд. Но штатный поиск Битрикс (search) не умеет возвращать агрегированные данные для фильтров. Мы делаем кастомную интеграцию через официальный клиент elasticsearch/elasticsearch. Настройка Elasticsearch фасетной агрегации для 1С-Битрикс — это способ ускорить фильтрацию каталога. Опыт показывает: такой подход ускоряет загрузку страницы фильтра на 95% и позволяет мгновенно видеть количество товаров по каждому значению фильтра.
Проблема: при 50 000 товарах MySQL выполняет группировку по свойствам за 2–5 секунд, а на каждый фильтр нужен отдельный запрос. Elasticsearch за один запрос возвращает и сами товары, и агрегации по брендам, ценам, характеристикам. Это называется фасетной агрегацией.
Как фасетная агрегация ускоряет фильтрацию?
Aggregations — запрос, который одновременно возвращает результаты поиска и статистику по полям: количество документов для каждого значения фильтра. Один запрос к Elasticsearch заменяет N запросов к MySQL для подсчёта по каждому фасету.
Пример: каталог ноутбуков. Один запрос возвращает:
- 240 товаров, удовлетворяющих текущему фильтру
- По бренду: ASUS (45), Dell (38), HP (31)...
- По RAM: 8 ГБ (89), 16 ГБ (104), 32 ГБ (47)
- По диагонали: 15.6" (130), 14" (65)...
Это и есть фасеты.
Почему Elasticsearch быстрее MySQL для фасетов?
MySQL с группировкой по множеству свойств порождает тяжелые запросы с GROUP BY и множественными JOIN. При 50 000 товарах такой запрос выполняется 2–5 секунд. Elasticsearch обрабатывает ту же агрегацию за 50–300 мс.
| Параметр | MySQL (CIBlockElement::GetList с группировкой) |
Elasticsearch (aggregations) |
|---|---|---|
| Время запроса для 50 000 товаров | 2–5 секунд | 50–300 мс |
| Количество запросов на страницу | 1 основной + N на каждый фасет | 1 |
| Масштабирование на 1 млн товаров | деградация до 30+ секунд | 500 мс – 2 с |
| Поддержка комбинированных фильтров | сложные HAVING | post_filter и nested |
Экономия серверных ресурсов значительна.
Как настроить маппинг для фасетных полей?
Для фасетной агрегации поля должны быть либо keyword (точное значение), либо integer/float для числовых диапазонов. Поля типа text не агрегируются (или агрегируются по токенам, что бессмысленно для фасетов).
Маппинг при создании индекса:
curl -X PUT http://localhost:9200/bitrix_catalog_s1 \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "russian",
"fields": {
"keyword": {"type": "keyword"}
}
},
"brand": {"type": "keyword"},
"price": {"type": "float"},
"category_id": {"type": "integer"},
"properties": {
"type": "nested",
"properties": {
"code": {"type": "keyword"},
"value": {"type": "keyword"},
"value_num": {"type": "float"}
}
}
}
}
}'
Свойства товара храним как nested объекты — это позволяет корректно фильтровать по комбинации значений одного свойства. Подробнее о маппинге читайте в документации Elasticsearch.
Как реализовать post-filter для независимых фасетов?
Стандартная проблема: при выборе фильтра «Бренд: ASUS» в агрегации по брендам должны остаться все бренды с актуальными количествами — иначе пользователь не может переключиться на Dell. Для этого используется post_filter: фильтрация применяется к результатам, но не к агрегациям.
{
"query": {"match_all": {}},
"post_filter": {"term": {"brand": "ASUS"}},
"aggs": {
"brands": {"terms": {"field": "brand"}}
}
}
Агрегация считается по всей базе, результаты фильтруются по ASUS. Пользователь видит полный список брендов и может переключаться.
Запрос с агрегациями из PHP
Класс для работы с Elasticsearch через официальный клиент elasticsearch/elasticsearch:
use Elasticsearch\ClientBuilder;
class CatalogElasticSearch
{
private $client;
private $index = 'bitrix_catalog_s1';
public function __construct()
{
$this->client = ClientBuilder::create()
->setHosts(['localhost:9200'])
->build();
}
public function getFacets(array $filters = [], string $query = ''): array
{
$must = [];
if ($query) {
$must[] = ['match' => ['title' => $query]];
}
foreach ($filters as $code => $values) {
$must[] = [
'nested' => [
'path' => 'properties',
'query' => [
'bool' => [
'must' => [
['term' => ['properties.code' => $code]],
['terms' => ['properties.value' => (array)$values]]
]
]
]
]
];
}
$params = [
'index' => $this->index,
'body' => [
'query' => ['bool' => ['must' => $must]],
'aggs' => [
'brands' => [
'terms' => ['field' => 'brand', 'size' => 50]
],
'price_range' => [
'range' => [
'field' => 'price',
'ranges' => [
['to' => 10000],
['from' => 10000, 'to' => 30000],
['from' => 30000, 'to' => 60000],
['from' => 60000]
]
]
],
'properties_facets' => [
'nested' => ['path' => 'properties'],
'aggs' => [
'prop_codes' => [
'terms' => ['field' => 'properties.code', 'size' => 20],
'aggs' => [
'prop_values' => [
'terms' => ['field' => 'properties.value', 'size' => 100]
]
]
]
]
]
],
'size' => 24,
'from' => 0
]
];
return $this->client->search($params);
}
}
Индексация товаров Битрикс
Данные для индексации собираем через CIBlockElement::GetList и отправляем в Elasticsearch батчами через Bulk API:
function indexCatalogToElastic(int $iblockId): void
{
$client = ClientBuilder::create()->setHosts(['localhost:9200'])->build();
$batchSize = 200;
$offset = 0;
do {
$res = CIBlockElement::GetList(
[],
['IBLOCK_ID' => $iblockId, 'ACTIVE' => 'Y'],
false,
['nTopCount' => $batchSize, 'nPageSize' => $batchSize, 'iNumPage' => ($offset / $batchSize) + 1],
['ID', 'NAME', 'DETAIL_TEXT', 'PROPERTY_BRAND', 'PROPERTY_*']
);
$body = [];
$count = 0;
while ($el = $res->GetNextElement()) {
$fields = $el->GetFields();
$props = $el->GetProperties();
$properties = [];
foreach ($props as $code => $prop) {
if (!empty($prop['VALUE'])) {
$properties[] = [
'code' => $code,
'value' => is_array($prop['VALUE']) ? implode(', ', $prop['VALUE']) : $prop['VALUE']
];
}
}
$body[] = ['index' => ['_index' => 'bitrix_catalog_s1', '_id' => $fields['ID']]];
$body[] = [
'title' => $fields['NAME'],
'brand' => $props['BRAND']['VALUE'] ?? '',
'properties' => $properties
];
$count++;
}
if (!empty($body)) {
$client->bulk(['body' => $body]);
}
$offset += $batchSize;
} while ($count === $batchSize);
}
Как обновлять индексы: сравнение подходов
| Метод | Скорость | Нагрузка на БД | Подходит для |
|---|---|---|---|
| Полная переиндексация | Медленно (часы) | Высокая | Первичный запуск |
| Инкрементальное обновление | Быстро (минуты) | Низкая | Постоянные изменения |
Рекомендуется комбинировать оба подхода: полная переиндексация раз в сутки, инкрементальное — через агенты.
Пример настройки агента для инкрементального обновления:
В файле bitrix/php_interface/init.php добавляем:
CAgent::AddAgent(
"CatalogElasticSearch::incrementalUpdate();",
"elastic",
"N",
60,
date('Y-m-d H:i:s'),
"Y",
date('Y-m-d H:i:s'),
30
);
Функция incrementalUpdate проверяет таблицу b_iblock_element на изменения за последнюю минуту и отправляет обновлённые документы.
Как мы это делаем: процесс настройки
- Аудит — анализируем текущую структуру каталога, свойства, количество товаров, нагрузку.
- Проектирование — определяем маппинг, настройки шардов, реплик, политику индексации.
- Разработка — пишем класс для индексации, интеграцию с Битрикс (агенты, события), реализуем фильтр с пост-фильтром.
- Тестирование — сравниваем скорость MySQL и Elasticsearch, проверяем корректность агрегаций при разных комбинациях.
- Деплой — настраиваем мониторинг, резервное копирование, документацию.
Что входит в работу
- Настройка и оптимизация индекса Elasticsearch под структуру каталога
- Код индексации (Bulk API) с интеграцией через агенты Битрикс
- Реализация компонента фильтра с фасетами и post-filter
- Тестирование производительности на ваших данных
- Документация и обучение администраторов
- Гарантия на работу индексации и корректность агрегаций
Сроки и гарантии
Ориентировочные сроки — от 3 до 7 рабочих дней в зависимости от сложности каталога. Стоимость рассчитывается индивидуально. Мы имеем многолетний опыт и выполнили 50+ проектов по интеграции Elasticsearch с 1С-Битрикс. Предоставляем гарантию на работу индексации и корректность фасетов.
Получите консультацию по настройке Elasticsearch для вашего каталога. Расскажите о каталоге — мы подготовим план интеграции и смету.