当数据因大小限制而拆分到多个索引中时，分层查询路由技术有助于将搜索有效地导向最相关的分区。三种常见的方法包括基于元数据的路由、使用专用路由索引以及机器学习驱动的决策。每种方法都在查询准确性、延迟和系统复杂性之间进行权衡。
基于元数据的路由利用特定分区的元数据在执行查询之前过滤索引。例如，如果数据按时间（如月度日志）分区，查询“过去 7 天内的错误”将首先检查元数据以识别覆盖该时间范围的索引。类似地，电子商务平台可能按类别（电子产品、服装）对产品进行分区，允许像“智能手机”这样的查询定向到电子产品索引。这种方法需要前期设计以确保元数据与常见的查询模式对齐。像 Elasticsearch 和 Apache Solr 这样的工具通过索引别名或过滤分片分配等功能支持此类路由，减少了在不相关分区上的不必要搜索。然而，当查询具有可预测的过滤器（如日期范围、类别）时，此方法效果最佳，并且可能难以处理模糊或多条件请求。
路由索引涉及创建一个轻量级的辅助索引，将查询术语或模式映射到相关的分区。例如，搜索系统可能维护一个路由索引，用于跟踪哪些分区包含特定的关键词或文档 ID。当查询到达时，系统首先查询此索引以识别候选分区。社交媒体应用可以利用此方法，通过维护一个 geohash 到索引的映射来路由基于位置的查询（例如，“巴黎的餐馆”）。这种方法增加了维护路由索引的开销，但避免了扫描所有分区。布隆过滤器或术语列表等技术可以通过概率性地排除缺少匹配数据的分区来优化此过程。然而，维护路由索引与底层数据分区之间的一致性至关重要，因为陈旧的元数据可能导致搜索结果遗漏。
机器学习（ML）模型通过分析历史查询模式来预测相关的分区。例如，日志系统可以训练一个模型，将“payment_failed”等术语与“transactions”索引关联，或将“latency_spike”与“server_metrics”分区关联。模型可以使用查询关键词、用户上下文或一天中的时间等特征进行训练。Netflix 的“时间旅行”基础设施就使用了类似的技术来有效地路由时间序列查询。虽然机器学习能够适应不断变化的查询模式，但它需要持续的训练数据和监控。通常更倾向于使用更简单的模型（例如决策树），以提高可解释性和降低延迟。这种方法对于具有稳定查询分布的系统效果很好，但对于罕见或新颖的查询可能需要回退机制（例如广播到所有分区）。
每种方法都有其权衡之处：元数据路由简单但不够灵活，路由索引增加了维护复杂性，而机器学习模型需要训练和推理的基础设施。结合使用各种技术（例如，使用元数据进行粗粒度过滤，使用机器学习进行细化）可以优化性能。选择哪种方法取决于查询的复杂性、数据的波动性以及对延迟与准确性的容忍度。