Elasticsearch搜索过程详解

前言

说明：本文章使用的ES版本是： 6.7.0

在上一篇文章 Elasticsearch如何创建索引? 中，介绍了ES写入文档的过程。

接下来我们具体的看一下ES中，搜索过程是怎样的

在ES中搜索

按照前面几篇文章的步骤，我们直接开始debug搜索的过程。 上一篇文章 中我们写入了如下的数据

{
    "id":6,
    "title": "我是文件标题，可被搜索到66",
    "text":  "文本内容，ES时如何索引一个文档的66",
    "date":  "2014/01/06"
}'

现在执行如下请求，对ES服务器发起搜索请求：

curl -X GET 'localhost:9200/index_name/type_name/_search?pretty&q=title:66' -H 'Content-Type: application/json'

搜索可以接收下面的形式的请求：

客户端

1. 根据上图的路由表，选取处理请求的Action，这里是RestSearchAction接收并开始处理请求
2. RestSearchAction解析并验证搜索参数，并将其封装成SearchRequest，并指定服务端要处理该请求的Action：indices:data/read/search

服务端（master节点）

1. 根据SearchRequest的index构造相应的ShardsIterator（分片迭代器），shardIterators由localShardsIterator（当前节点分片迭代器（默认一个节点上，一个索引有5个分片））和remoteShardIterators（其他节点分片迭代器）合并而成，根据搜索条件，构建搜索策略。然后遍历所有的shard。

   • 搜索策略

     • 最多遍历分片数量LONG最大值2^63-1
     • 如果只有一个分片，搜索类型只能是：QUERY_THEN_FETCH
     • 是否查询缓存
     • 遍历分片的最大并发数Math.min(256, Math.max(节点数, 1)*节点分片数)，节点默认分片数：5
2. 构造异步请求Action，将请求转发到各个节点，等待回调
3. 遍历所有节点，构造节点查询参数ShardSearchTransportRequest对象，对每个节点执行查询操作
4. 执行查询阶段，首先在cache里面判断是否有缓存，如果有则执行缓存查询；如果cache里面没有，执行QueryPhase类的execute()方法，他调用lucene的searcher.search对索引进行查询，查询成功回调onShardResult方法并返回docIds，查询失败回调onShardFailure（计数失败情况，并尝试在副本分片上进行查询）
5. 查询阶段会计算文档的相关性得分用于排序：
6. Fetch阶段：master接收到各个节点返回的docIds后，发起数据Fetch请求，通过docId和其分片ID到对应分片抓取数据，后合并数据返回给客户端

大致的查询时序逻辑：

搜索总结

1. Query阶段可以知道，一个搜索会遍历这个索引下的所有分片，每个分片都会执行一次搜索，并返回相同数量的文档ID。比如搜索条件要查询5条数据，有5个分片，则最终会查询25条数据，排序后取前面5条数据
2. 查询和计算权重得分在Lucene完成，聚合是在ES中实现的
3. 搜索会遍历所有的分片，所以分片的数量影响着搜索的性能，而分片的数量也决定了ES能承载的最大数据量。所以在具体的应用中，需要在二者之间选择平衡
4. 计算文档权重得分，每搜索一次，都会根据搜索条件重新计算一次，对搜索性能影响很大

后面的文章中将会详细分析ES中的 排序 得分是如何计算的。