elasticsearch之七search搜索详解

作者: Java及SpringBoot | 来源:发表于2020-03-06 15:45 被阅读0次

个人专题目录

1. search搜索入门

1.1 搜索语法入门

query phase

搜索请求发送到某一个coordinate node，构构建一个priority queue，长度以paging操作from和size为准，默认为10
coordinate node将请求转发到所有shard，每个shard本地搜索，并构建一个本地的priority queue
各个shard将自己的priority queue返回给coordinate node，并构建一个全局的priority queue

replica shard如何提升搜索吞吐量

一次请求要打到所有shard的一个replica/primary上去，如果每个shard都有多个replica，那么同时并发过来的搜索请求可以同时打到其他的replica上去

query string search

search的参数都是类似http请求头中的字符串参数提供搜索条件的。

GET [/index_name/type_name/]_search[?parameter_name=parameter_value&...]

GET /book/_search

{
  "took" : 969,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 3,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "book",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "Bootstrap开发",
          "description" : "Bootstrap是由Twitter推出的一个前台页面开发css框架，是一个非常流行的开发框架，此框架集成了多种页面效果。此开发框架包含了大量的CSS、JS程序代码，可以帮助开发者（尤其是不擅长css页面开发的程序人员）轻松的实现一个css，不受浏览器限制的精美界面css效果。",
          "studymodel" : "201002",
          "price" : 38.6,
          "timestamp" : "2019-08-25 19:11:35",
          "pic" : "group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg",
          "tags" : [
            "bootstrap",
            "dev"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "book",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "java编程思想",
          "description" : "java语言是世界第一编程语言，在软件开发领域使用人数最多。",
          "studymodel" : "201001",
          "price" : 68.6,
          "timestamp" : "2019-08-25 19:11:35",
          "pic" : "group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg",
          "tags" : [
            "java",
            "dev"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "book",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "spring开发基础",
          "description" : "spring 在java领域非常流行，java程序员都在用。",
          "studymodel" : "201001",
          "price" : 88.6,
          "timestamp" : "2019-08-24 19:11:35",
          "pic" : "group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg",
          "tags" : [
            "spring",
            "java"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

解释

took：耗费了几毫秒

timed_out：是否超时，这里是没有

_shards：到几个分片搜索，成功几个，跳过几个，失败几个。

hits.total：查询结果的数量，3个document

hits.max_score：score的含义，就是document对于一个search的相关度的匹配分数，越相关，就越匹配，分数也高

hits.hits：包含了匹配搜索的document的所有详细数据

传参

与http请求传参类似

GET /book/_search?q=name:java&sort=price:desc

类比sql: select * from book where name like ’ %java%’ order by price desc

{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "book",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : null,
        "_source" : {
          "name" : "java编程思想",
          "description" : "java语言是世界第一编程语言，在软件开发领域使用人数最多。",
          "studymodel" : "201001",
          "price" : 68.6,
          "timestamp" : "2019-08-25 19:11:35",
          "pic" : "group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg",
          "tags" : [
            "java",
            "dev"
          ]
        },
        "sort" : [
          68.6
        ]
      }
    ]
  }
}

timeout

timeout参数：是超时时长定义。代表每个节点上的每个shard执行搜索时最多耗时多久。不会影响响应的正常返回。只会影响返回响应中的数据数量。

如：索引a中，有10亿数据。存储在5个shard中，假设每个shard中2亿数据，执行全数据搜索的时候，需要耗时1000毫秒。定义timeout为10毫秒，代表的是shard执行10毫秒，搜索出多少数据，直接返回。

GET /book/_search?timeout=10ms

全局设置：配置文件中设置 search.default_search_timeout：100ms。默认不超时。

{
  "took": 144, #请求耗时多少毫秒
  "timed_out": false, #是否超时。默认情况下没有超时机制，也就是客户端等待Elasticsearch搜索结束（无论执行多久），提供超时机制的话，Elasticsearch则在指定时长内处理搜索，在指定时长结束的时候，将搜索的结果直接返回（无论是否搜索结束）。指定超时的方式是传递参数，参数单位是：毫秒-ms。秒-s。分钟-m。
  "_shards": {
    "total": 1, #请求发送到多少个shard上
    "successful": 1,#成功返回搜索结果的shard
    "skipped": 0, #停止服务的shard
    "failed": 0 #失败的shard
  },
  "hits": {
    "total": 1, #返回了多少结果
    "max_score": 1, #搜索结果中，最大的相关度分数，相关度越大分数越高，_score越大，排位越靠前。
    "hits": [ #搜索到的结果集合，默认查询前10条数据。
      {
        "_index": "test_index", #数据所在索引
        "_type": "test_type", #数据所在类型
        "_id": "1", #数据的id
        "_score": 1, #数据的搜索相关度分数
        "_source": { # 数据的具体内容。
          "field": "value"
        }
      }
    ]
  }
}

1.2 multi-index 多索引搜索

multi-index搜索模式

所谓的multi-index就是从多个index中搜索数据。相对使用较少，只有在复合数据搜索的时候，可能出现。一般来说，如果真使用复合数据搜索，都会使用_all。

/_search：所有索引下的所有数据都搜索出来
/index1/_search：指定一个index，搜索其下所有的数据
/index1,index2/_search：同时搜索两个index下的数据
/index*/_search：按照通配符去匹配多个索引

应用场景：生产环境log索引可以按照日期分开。

log_to_es_20190910

log_to_es_20190911

log_to_es_20180910

1.3 分页搜索

分页搜索的语法

默认情况下，Elasticsearch搜索返回结果是10条数据。从第0条开始查询。

GET /book/_search?size=10
GET /book/_search?size=10&from=0
GET /book/_search?size=10&from=20
GET /book_search?from=0&size=3

+/-搜索

GET 索引名/_search?q=字段名:条件
GET 索引名/_search?q=+字段名:条件
GET 索引名/_search?q=-字段名:条件

+ ：和不定义符号含义一样，就是搜索指定的字段中包含key words的数据

- ：与+符号含义相反，就是搜索指定的字段中不包含key words的数据

deep paging

什么是deep paging

根据相关度评分倒排序，所以分页过深，协调节点会将大量数据聚合分析。

deep paging 性能问题

消耗网络带宽，因为所搜过深的话，各 shard 要把数据传递给 coordinate node，这个过程是有大量数据传递的，消耗网络。
消耗内存，各 shard 要把数据传送给 coordinate node，这个传递回来的数据，是被 coordinate node 保存在内存中的，这样会大量消耗内存。
消耗cup，coordinate node 要把传回来的数据进行排序，这个排序过程很消耗cpu。
所以：鉴于deep paging的性能问题，所有应尽量减少使用。

1.4 query string基础语法

query string基础语法

GET /book/_search?q=name:java

GET /book/_search?q=+name:java

GET /book/_search?q=-name:java

_all metadata的原理和作用

GET /book/_search?q=java

直接可以搜索所有的field，任意一个field包含指定的关键字就可以搜索出来。我们在进行中搜索的时候，难道是对document中的每一个field都进行一次搜索吗？不是的。

es中_all元数据。建立索引的时候，插入一条docunment，es会将所有的field值经行全量分词，把这些分词，放到_all field中。在搜索的时候，没有指定field，就在_all搜索。

举例

{
    name:jack
    email:123@qq.com
    address:beijing
}

_all : jack,123@qq.com,beijing 作为这一条document的_all field的值，同时进行分词后建立对应的倒排索引

1.5 query DSL入门

DSL

DSL - Domain Specified Language ，特殊领域的语言。

请求参数是请求体传递的。在Elasticsearch中，请求体的字符集默认为UTF-8。

query string 后边的参数原来越多，搜索条件越来越复杂，不能满足需求。

GET /book/_search?q=name:java&size=10&from=0&sort=price:desc

DSL:Domain Specified Language，特定领域的语言

es特有的搜索语言，可在请求体中携带搜索条件，功能强大。

查询全部 GET /book/_search

GET /book/_search
{
  "query": { "match_all": {} }
}

排序 GET /book/_search?sort=price:desc

GET /book/_search 
{
    "query" : {
        "match" : {
            "name" : " java"
        }
    },
    "sort": [
        { "price": "desc" }
    ]
}

分页查询 GET /book/_search?size=10&from=0

GET  /book/_search 
{
  "query": { "match_all": {} },
  "from": 0,
  "size": 1
}

指定返回字段 GET /book/ _search? _source=name,studymodel

GET /book/_search 
{
  "query": { "match_all": {} },
  "_source": ["name", "studymodel"]
}

通过组合以上各种类型查询，实现复杂查询。

Query DSL语法

{
    QUERY_NAME: {
        ARGUMENT: VALUE,
        ARGUMENT: VALUE,...
    }
}

{
    QUERY_NAME: {
        FIELD_NAME: {
            ARGUMENT: VALUE,
            ARGUMENT: VALUE,...
        }
    }
}

GET /test_index/_search 
{
  "query": {
    "match": {
      "test_field": "test"
    }
  }
}

组合多个搜索条件

搜索需求：title必须包含elasticsearch，content可以包含elasticsearch也可以不包含，author_id必须不为111

初始数据：

POST /website/_doc/1
{
          "title": "my hadoop article",
          "content": "hadoop is very bad",
          "author_id": 111
}

POST /website/_doc/2
{
          "title": "my elasticsearch  article",
          "content": "es is very bad",
          "author_id": 112
}
POST /website/_doc/3
{
          "title": "my elasticsearch article",
          "content": "es is very goods",
          "author_id": 111
}

搜索：

GET /website/_doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "title": "elasticsearch"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match": {
            "content": "elasticsearch"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "author_id": 111
          }
        }
      ]
    }
  }
}

{
  "took" : 488,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.47000363,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "website",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.47000363,
        "_source" : {
          "title" : "my elasticsearch  article",
          "content" : "es is very bad",
          "author_id" : 112
        }
      }
    ]
  }
}

更复杂的搜索需求：

select * from test_index where name='tom' or (hired =true and (personality ='good' and rude != true ))

GET /test_index/_search
{
    "query": {
            "bool": {
                "must": { "match":{ "name": "tom" }},
                "should": [
                    { "match":{ "hired": true }},
                    { "bool": {
                        "must":{ "match": { "personality": "good" }},
                        "must_not": { "match": { "rude": true }}
                    }}
                ],
                "minimum_should_match": 1
            }
    }
}

1.6 full-text search 全文检索

全文检索

重新创建book索引

PUT /book/
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 0
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      },
      "description":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      },
      "studymodel":{
        "type": "keyword"
      },
      "price":{
        "type": "double"
      },
      "timestamp": {
         "type": "date",
         "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
      },
      "pic":{
        "type":"text",
        "index":false
      }
    }
  }
}

插入数据

PUT /book/_doc/1
{
"name": "Bootstrap开发",
"description": "Bootstrap是由Twitter推出的一个前台页面开发css框架，是一个非常流行的开发框架，此框架集成了多种页面效果。此开发框架包含了大量的CSS、JS程序代码，可以帮助开发者（尤其是不擅长css页面开发的程序人员）轻松的实现一个css，不受浏览器限制的精美界面css效果。",
"studymodel": "201002",
"price":38.6,
"timestamp":"2019-08-25 19:11:35",
"pic":"group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg",
"tags": [ "bootstrap", "dev"]
}

PUT /book/_doc/2
{
"name": "java编程思想",
"description": "java语言是世界第一编程语言，在软件开发领域使用人数最多。",
"studymodel": "201001",
"price":68.6,
"timestamp":"2019-08-25 19:11:35",
"pic":"group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg",
"tags": [ "java", "dev"]
}

PUT /book/_doc/3
{
"name": "spring开发基础",
"description": "spring 在java领域非常流行，java程序员都在用。",
"studymodel": "201001",
"price":88.6,
"timestamp":"2019-08-24 19:11:35",
"pic":"group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg",
"tags": [ "spring", "java"]
}

搜索

GET  /book/_search 
{
    "query" : {
        "match" : {
            "description" : "java程序员"
        }
    }
}

1.7 评分机制 TF\IDF

算法介绍

relevance score算法，简单来说，就是计算出，一个索引中的文本，与搜索文本，他们之间的关联匹配程度。

Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse document frequency算法，简称为TF/IDF算法。TF词频(Term Frequency)，IDF逆向文件频率(Inverse Document Frequency)

Term frequency：搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次，出现次数越多，就越相关。

举例：搜索请求：hello world

doc1 : hello you and me,and world is very good.

doc2 : hello,how are you

Inverse document frequency：搜索文本中的各个词条在整个索引的所有文档中出现了多少次，出现的次数越多，就越不相关.

举例：搜索请求：hello world

doc1 : hello ,today is very good

doc2 : hi world ,how are you

整个index中1亿条数据。hello的document 1000个，有world的document 有100个。

doc2 更相关

Field-length norm：field长度，field越长，相关度越弱

举例：搜索请求：hello world

doc1 : {"title":"hello article","content ":"balabalabal 1万个"}

doc2 : {"title":"my article","content ":"balabalabal 1万个,world"}

_score是如何被计算出来的

GET /book/_search?explain=true
{
  "query": {
    "match": {
      "description": "java程序员"
    }
  }
}

{
  "took" : 5,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 2.137549,
    "hits" : [
      {
        "_shard" : "[book][0]",
        "_node" : "MDA45-r6SUGJ0ZyqyhTINA",
        "_index" : "book",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 2.137549,
        "_source" : {
          "name" : "spring开发基础",
          "description" : "spring 在java领域非常流行，java程序员都在用。",
          "studymodel" : "201001",
          "price" : 88.6,
          "timestamp" : "2019-08-24 19:11:35",
          "pic" : "group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg",
          "tags" : [
            "spring",
            "java"
          ]
        },
        "_explanation" : {
          "value" : 2.137549,
          "description" : "sum of:",
          "details" : [
            {
              "value" : 0.7936629,
              "description" : "weight(description:java in 0) [PerFieldSimilarity], result of:",
              "details" : [
                {
                  "value" : 0.7936629,
                  "description" : "score(freq=2.0), product of:",
                  "details" : [
                    {
                      "value" : 2.2,
                      "description" : "boost",
                      "details" : [ ]
                    },
                    {
                      "value" : 0.47000363,
                      "description" : "idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:",
                      "details" : [
                        {
                          "value" : 2,
                          "description" : "n, number of documents containing term",
                          "details" : [ ]
                        },
                        {
                          "value" : 3,
                          "description" : "N, total number of documents with field",
                          "details" : [ ]
                        }
                      ]
                    },
                    {
                      "value" : 0.7675597,
                      "description" : "tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:",
                      "details" : [
                        {
                          "value" : 2.0,
                          "description" : "freq, occurrences of term within document",
                          "details" : [ ]
                        },
                        {
                          "value" : 1.2,
                          "description" : "k1, term saturation parameter",
                          "details" : [ ]
                        },
                        {
                          "value" : 0.75,
                          "description" : "b, length normalization parameter",
                          "details" : [ ]
                        },
                        {
                          "value" : 12.0,
                          "description" : "dl, length of field",
                          "details" : [ ]
                        },
                        {
                          "value" : 35.333332,
                          "description" : "avgdl, average length of field",
                          "details" : [ ]
                        }
                      ]
                    }
                  ]
                }
              ]
            },
            {
              "value" : 1.3438859,
              "description" : "weight(description:程序员 in 0) [PerFieldSimilarity], result of:",
              "details" : [
                {
                  "value" : 1.3438859,
                  "description" : "score(freq=1.0), product of:",
                  "details" : [
                    {
                      "value" : 2.2,
                      "description" : "boost",
                      "details" : [ ]
                    },
                    {
                      "value" : 0.98082924,
                      "description" : "idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:",
                      "details" : [
                        {
                          "value" : 1,
                          "description" : "n, number of documents containing term",
                          "details" : [ ]
                        },
                        {
                          "value" : 3,
                          "description" : "N, total number of documents with field",
                          "details" : [ ]
                        }
                      ]
                    },
                    {
                      "value" : 0.6227967,
                      "description" : "tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:",
                      "details" : [
                        {
                          "value" : 1.0,
                          "description" : "freq, occurrences of term within document",
                          "details" : [ ]
                        },
                        {
                          "value" : 1.2,
                          "description" : "k1, term saturation parameter",
                          "details" : [ ]
                        },
                        {
                          "value" : 0.75,
                          "description" : "b, length normalization parameter",
                          "details" : [ ]
                        },
                        {
                          "value" : 12.0,
                          "description" : "dl, length of field",
                          "details" : [ ]
                        },
                        {
                          "value" : 35.333332,
                          "description" : "avgdl, average length of field",
                          "details" : [ ]
                        }
                      ]
                    }
                  ]
                }
              ]
            }
          ]
        }
      },
      {
        "_shard" : "[book][0]",
        "_node" : "MDA45-r6SUGJ0ZyqyhTINA",
        "_index" : "book",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.57961315,
        "_source" : {
          "name" : "java编程思想",
          "description" : "java语言是世界第一编程语言，在软件开发领域使用人数最多。",
          "studymodel" : "201001",
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            "java",
            "dev"
          ]
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        "_explanation" : {
          "value" : 0.57961315,
          "description" : "sum of:",
          "details" : [
            {
              "value" : 0.57961315,
              "description" : "weight(description:java in 0) [PerFieldSimilarity], result of:",
              "details" : [
                {
                  "value" : 0.57961315,
                  "description" : "score(freq=1.0), product of:",
                  "details" : [
                    {
                      "value" : 2.2,
                      "description" : "boost",
                      "details" : [ ]
                    },
                    {
                      "value" : 0.47000363,
                      "description" : "idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:",
                      "details" : [
                        {
                          "value" : 2,
                          "description" : "n, number of documents containing term",
                          "details" : [ ]
                        },
                        {
                          "value" : 3,
                          "description" : "N, total number of documents with field",
                          "details" : [ ]
                        }
                      ]
                    },
                    {
                      "value" : 0.56055,
                      "description" : "tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:",
                      "details" : [
                        {
                          "value" : 1.0,
                          "description" : "freq, occurrences of term within document",
                          "details" : [ ]
                        },
                        {
                          "value" : 1.2,
                          "description" : "k1, term saturation parameter",
                          "details" : [ ]
                        },
                        {
                          "value" : 0.75,
                          "description" : "b, length normalization parameter",
                          "details" : [ ]
                        },
                        {
                          "value" : 19.0,
                          "description" : "dl, length of field",
                          "details" : [ ]
                        },
                        {
                          "value" : 35.333332,
                          "description" : "avgdl, average length of field",
                          "details" : [ ]
                        }
                      ]
                    }
                  ]
                }
              ]
            }
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

分析一个document是如何被匹配上的

GET /book/_explain/3
{
  "query": {
    "match": {
      "description": "java程序员"
    }
  }
}

1.8 Doc value

搜索的时候，要依靠倒排索引；排序的时候，需要依靠正排索引，看到每个document的每个field，然后进行排序，所谓的正排索引，其实就是doc values

在建立索引的时候，一方面会建立倒排索引，以供搜索用；一方面会建立正排索引，也就是doc values，以供排序，聚合，过滤等操作使用

doc values是被保存在磁盘上的，此时如果内存足够，os会自动将其缓存在内存中，性能还是会很高；如果内存不足够，os会将其写入磁盘上

倒排索引

doc1: hello world you and me

doc2: hi, world, how are you

term	doc1	doc2
hello	*
world	*	*
you	*	*
and	*
me	*
hi		*
how		*
are		*

搜索时：

hello you --> hello, you

hello --> doc1

you --> doc1,doc2

doc1: hello world you and me

doc2: hi, world, how are you

sort by 出现问题

正排索引

doc1: { "name": "jack", "age": 27 }

doc2: { "name": "tom", "age": 30 }

document	name	age
doc1	jack	27
doc2	tom	30

1.9 fetch phase

fetch phbase工作流程

coordinate node构建完priority queue之后，就发送mget请求去所有shard上获取对应的document
各个shard将document返回给coordinate node
coordinate node将合并后的document结果返回给client客户端

一般搜索，如果不加from和size，就默认搜索前10条，按照_score排序

短语检索。要求查询条件必须和具体数据完全匹配才算搜索结果。其特征是：1-搜索条件不做任何分词解析；2-在搜索字段对应的倒排索引(正排索引)中进行精确匹配，不再是简单的全文检索。

GET 索引名/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "字段名": "搜索条件"
    }
  }
}

1.10 搜索参数小总结

preference

决定了哪些shard会被用来执行搜索操作

_primary, _primary_first, _local, _only_node:xyz, _prefer_node:xyz, _shards:2,3

bouncing results问题，两个document排序，field值相同；不同的shard上，可能排序不同；每次请求轮询打到不同的replica shard上；每次页面上看到的搜索结果的排序都不一样。这就是bouncing result，也就是跳跃的结果。

搜索的时候，是轮询将搜索请求发送到每一个replica shard（primary shard），但是在不同的shard上，可能document的排序不同

解决方案就是将preference设置为一个字符串，比如说user_id，让每个user每次搜索的时候，都使用同一个replica shard去执行，就不会看到bouncing results了

timeout

主要就是限定在一定时间内，将部分获取到的数据直接返回，避免查询耗时过长

routing

document文档路由，_id路由，routing=user_id，这样的话可以让同一个user对应的数据到一个shard上去

search_type

default：query_then_fetch

dfs_query_then_fetch，可以提升revelance sort精准度

elasticsearch之七search搜索详解

个人专题目录

1. search搜索入门

1.1 搜索语法入门

replica shard如何提升搜索吞吐量

query string search

传参

timeout

1.2 multi-index 多索引搜索

multi-index搜索模式

1.3 分页搜索

分页搜索的语法

deep paging

什么是deep paging

deep paging 性能问题

1.4 query string基础语法

query string基础语法

_all metadata的原理和作用

1.5 query DSL入门

DSL

Query DSL语法

组合多个搜索条件

1.6 full-text search 全文检索

全文检索

1.7 评分机制 TF\IDF

算法介绍

_score是如何被计算出来的

分析一个document是如何被匹配上的

1.8 Doc value

1.9 fetch phase

fetch phbase工作流程

1.10 搜索参数小总结

preference

timeout

routing

search_type

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