elasticsearch学习笔记(三十二)——Elasticsearch 解密query、fetch phrase原理

栏目: 后端 · 发布时间: 5年前

内容简介:基本原理:(1)搜索请求发送到某一个coordinate node协调节点,会构建一个priority queue,长度以paging操作from和size为准,默认是10(2)coordinate node将请求转发到所有的shard,每个shard本地搜索,并构建一个本地的priority queue

query pharse

基本原理:

(1)搜索请求发送到某一个coordinate node协调节点,会构建一个priority queue,长度以paging操作from和size为准,默认是10

(2)coordinate node将请求转发到所有的shard,每个shard本地搜索,并构建一个本地的priority queue

(3)各个shard将自己的priority queue返回给coordinate node,并构建一个全局的priority queue

fetch phrase

基本原理:

(1)coordinate node协调节点构建完priority queue之后,就发送mget请求去所有shard上获取对应的document

(2)各个shard将document返回给coordinate node

(3)coordinate node将合并后的document结果返回给客户端。

也就是ES的query pharse是根据priority queue去构建搜索结果的

示例

elasticsearch学习笔记(二十三)——Elasticsearch 分页搜索以及深分页性能问题

https://segmentfault.com/a/11...

比如总共有60000条数据,三个primary shard,每个shard上分了20000条数据,每页是10条数据,这个时候,你要搜索到第1000页,实际上要拿到的是10001~10010,也就是会构建一个10010大小的priority queue。

注意这里千万不要理解成每个shard都是返回10条数据。这样理解是错误的!

下面做一下详细的分析:

请求首先可能是打到一个不包含这个index的shard的node上去,这个node就是一个协调节点coordinate node,那么这个coordinate node就会将搜索请求转发到index的三个shard所在的node上去。比如说我们之前说的情况下,要搜索60000条数据中的第1000页,实际上每个shard都要将内部的20000条数据中的第10001~10010条数据,拿出来,不是才10条,是10010条数据。3个shard的每个shard都返回10010条数据给协调节点coordinate node,coordinate node会收到总共30030条数据,此时会构建一个30030大小的priority queue,然后在这些数据中进行排序,根据_score相关度分数,然后取到10001~10010这10条数据,就是我们要的第1000页的10条数据。

如下图所示:

elasticsearch学习笔记(三十二)——Elasticsearch 解密query、fetch phrase原理


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