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Elasticsearch核心技术(五):搜索API和搜索运行机制

本文主要是介绍Elasticsearch核心技术(五):搜索API和搜索运行机制,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

本文将从数据存储和搜索的角度简单分析Elasticsearch的搜索运行机制,主要涉及搜索API、搜索机制、存在问题和解决方案。

4.1 Search API

Search API允许用户执行一个搜索查询并返回匹配查询的搜索命中结果。

Elasticsearch查询主要有两种方式:URI SearchRequest Body Search

  • URI Search:通过URI参数实现搜索,特点是操作简便,仅包含部分查询语法,常用参数如下:
    q:指定查询语句,使用Query String Syntax
    df:默认字段,不指定时,会对所有字段进行查询
    sort:排序
    profile:用于查看查询是如何被执行的

  • Request Body Search:完备的查询语法Query DSL,所以还是建议使用Request Body Search。

4.2 深入了解Search运行机制

建议先参考上篇Elasticsearch核心技术(四):索引原理分析,其中主要介绍了ES的分布式存储架构和原理。

4.2.1 Query-then-Fetch运行机制

Elasticsearch的分布式搜索的运行机制称为Query-then-Fetch。具体分为Query和Fetch两个阶段:

Query阶段

用户发出搜索请求到达ES节点。节点收到请求后,会以协调节点(Coordinating Node)的身份,在6个主副分片中随机选择3个分片,发送查询请求。

被选中的节点,进行排序(根据score值进行排序)。然后每个分片都返回 From+size 个排序后的文档id和排序值给协调节点。 注意这里返回的是文档id。

Fetch阶段

Coordinating节点将Query阶段从每个分片获取的排序的文档id列表重新进行排序,选取 From 到 From+size 个文档的id。

multi get请求的方式,到相应的分片获取详细的文档数据。

4.2.2 为什么需要两阶段才能完成搜索

因为Elasticsearch在查询的时候不知道文档位于哪个分片,因此索引的所有分片都要参与搜索,然后协调节点将结果合并,在根据文档ID获取文档内容。例如现在有5个分片,需要查询匹配度Top10的数据,那么每个分片都要查询出当前分片的Top10的数据,协调节点将5×10个结果再次进行排序,返回Top10的结果给客户端。

4.2.3 Query-then-Fetch存在问题和解决方案

Query-then-Fetch存在问题分为两方面,一个是性能问题,一个是相关性算分问题。

  • 性能问题

性能问题主要表现为深度分页的问题。Elasticsearch数据是分片存储的,数据分布在多台机器上。有这样一个场景,如何获取前1000个文档?当获取从990-1000的文档时候,会在每个分片上面都先获取1000个文档,然后再由协调节点聚合所有分片的结果在排序选取前1000个文档。

这个过程有什么问题吗?当然是有的,页数越深,处理文档越多,占用内存越多,耗时越长。所以要尽量避免深度分页。当然,ES官方也注意了这个问题,所以通过index.max_result_window限定最多到10000条数据。当然我们也可以根据业务需要修改这个参数,这也解释了:为什么Google搜索结果只有相关度最高的17页结果,百度只有76页的结果,原因之一是受限于Elasticsearch深度分页的性能问题。

  • 相关性算分问题
    另外一个问题是相关性算分不准确问题。每个分片都基于自己分片上面的数据进行相关度计算。这会导致打分偏离的情况,特别是数据量很少的时候。相关性算分在分片之间是相互独立。当文档总数很少的情况下,如果主分片大于1,如果主分片数越多,相关性算分会越不准。

  • 如何解决算分不准的问题?

  1. 当数据量不大的时候,将主分片数设置为1;当数据量足够大的时候,只要保证文档均匀分布在各个分片上面,结果一般不会出现偏差
  2. 使用DFS Query Then Fetch
    在搜索的URL中指定参数 _search?search_type=dfs_query_then_fetch ;这样就可以保证每个分片把各个分片的词频和文档频率进行搜集,然后进行一次相关性算分。但是这样会耗费更多的CPU和内存资源,执行性能较低。
  • 如何避免深度分页的问题?

使用Search_After
ES提供实时的下一页文档获取功能,这个功能只能下一页,不能上一页;
不能指定页数,不能使用from参数;

  • 三种分页方式对比:
类型 场景
From/Size 需要实时获取顶部的部分文档,且需要自由翻页
Scroll 需要全部文档,如导出所有数据的功能
Search_After 需要全部文档,不需要自由翻页

4.3 总结

经济基础决定上层建筑,ES的分片存储决定了搜索机制。其实存储和搜索不能分割开来看,只存储不可搜索,这个存储是没有意义的;只搜索没有存储(数据源)是空中楼阁。

这篇关于Elasticsearch核心技术(五):搜索API和搜索运行机制的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!