详细描述一下Elasticsearch搜索的过程?

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详细描述一下Elasticsearch搜索的过程?

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Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 构建的分布式搜索引擎，常用于处理大量的结构化和非结构化数据，并提供快速的全文搜索和分析能力。它广泛用于日志分析、网站搜索、应用程序搜索等场景。Elasticsearch 的搜索过程相当复杂，涉及数据的索引、查询的处理、结果的排序等多个步骤。以下是一个详细的描述，涵盖 Elasticsearch 搜索的全过程。

1. 数据的索引过程 (Indexing)

在 Elasticsearch 中，搜索前需要先对数据进行索引。索引是对数据的一种存储方式，使得 Elasticsearch 能够高效地进行搜索和检索。

• 文档与索引：

  • Elasticsearch 使用 JSON 文档 存储数据，文档是 Elasticsearch 中最基本的数据单位。
  • 数据存储在 索引 中，索引相当于数据库中的表。一个索引可以包含多个文档，每个文档包含多个字段。

• 映射（Mapping）：

  • Elasticsearch 使用 映射（mapping） 来定义文档中字段的类型（例如字符串、数字、日期等），映射类似于关系数据库中的表结构。映射能够帮助 Elasticsearch 在存储和查询时正确处理字段的数据类型。

• 分词（Tokenization）和倒排索引：

  • 在索引过程中，文本字段通常会被分词（tokenization），即将字段的文本内容拆分为一个个单词或词组，这些单词或词组就成为了 tokens。
  • 每个 token 会被存储在倒排索引（inverted index）中，倒排索引是一种特殊的数据结构，它记录了每个词出现在哪些文档中。通过倒排索引，Elasticsearch 可以非常快速地根据关键词进行查询。

• 分片和副本：

  • 为了支持分布式存储，Elasticsearch 会将一个索引分成多个 分片（shard），每个分片可以存储在不同的节点上。此外，每个分片通常还会有 副本（replica），用于提高查询性能和容错性。

2. 搜索过程 (Search Query)

Elasticsearch 的查询处理流程比较复杂，但可以简化为以下几个步骤：

2.1 接收查询请求

用户通过 Elasticsearch 提供的 RESTful API 发起查询请求，通常查询请求是一个 JSON 格式的结构，其中包含了查询条件、排序规则、分页参数等信息。

例如，一个简单的查询请求如下：

{
  "query": {
    "match": {
      "title": "Elasticsearch"
    }
  }
}

2.2 查询解析

Elasticsearch 会解析查询请求，并根据查询类型选择合适的查询引擎。查询通常使用 DSL（Domain Specific Language） 进行编写，DSL 是一个基于 JSON 的查询语言，提供了丰富的查询方式，如 match、term、range、bool 等。

2.3 路由和分片

Elasticsearch 是分布式的，数据被分布在多个分片（shard）中，因此，查询首先会经过路由（routing）过程。路由会根据文档的某些属性（例如文档的 ID）决定查询应该在哪些分片上进行。这是因为，Elasticsearch 会对查询进行分片调度，确保每个查询请求只访问相关分片，从而提高效率。

2.4 查询执行

查询请求会被分发到具体的分片节点上，每个分片都会执行以下操作：

• 倒排索引查找： Elasticsearch 会根据查询的关键词在每个分片的倒排索引中查找相关的文档。
• 评分计算： Elasticsearch 使用 TF-IDF（词频-逆文档频率） 和 BM25 等算法计算每个文档的相关性分数（score）。这个分数衡量了文档与查询条件的匹配程度，分数越高的文档越相关。
• 过滤： 在查询过程中，如果使用了过滤条件（例如范围查询、精确匹配等），Elasticsearch 会根据过滤条件排除不符合条件的文档。

2.5 合并结果

多个分片的查询结果会被合并（merge）在一起，然后进行排序。排序通常是按照文档的 相关性得分（score）进行的，相关性得分高的文档排在前面。合并后的结果会返回给协调节点，协调节点负责将结果整合成一个统一的响应。

2.6 结果排序和分页

在合并查询结果后，Elasticsearch 会对结果进行排序。排序不仅可以基于相关性得分（默认排序方式），还可以基于其他字段（例如按日期排序）。此外，查询还可以使用分页（from/size）来限制返回的结果数量。

• 分页： Elasticsearch 支持通过 from 和 size 参数进行分页查询。例如，from: 0, size: 10 表示返回第 1 页的前 10 条记录。

2.7 返回结果

经过排序、过滤和分页后，最终的搜索结果会返回给客户端，通常以 JSON 格式呈现，包含了匹配的文档列表以及相关的元数据（如总匹配数、当前页码等信息）。

3. 查询类型

Elasticsearch 提供了多种不同类型的查询，每种查询有不同的功能和优化策略。常见的查询类型包括：

• match 查询： 进行全文搜索，适用于文本字段。
• term 查询： 精确匹配，不会进行分词，适用于精确查询（如 ID、标签等）。
• range 查询： 用于范围查询（如数字范围、日期范围等）。
• bool 查询： 组合多个查询条件，支持 must（必须匹配）、should（可以匹配）、must_not（不能匹配）等逻辑运算符。
• wildcard 查询： 支持通配符查询，适用于模糊匹配。
• prefix 查询： 根据字段的前缀进行匹配。
• fuzzy 查询： 用于模糊匹配，支持错误容忍。

4. 优化与调优

Elasticsearch 在执行查询时有多个优化策略，常见的优化手段包括：

• 缓存： Elasticsearch 会缓存一些常见的查询结果，以提高查询性能。尤其是对于聚合查询和排序结果，缓存能显著减少查询的时间。
• 查询并行化： 对于大数据集，Elasticsearch 会将查询分发到多个节点并行执行，从而加速查询过程。
• 索引优化： 可以通过定期执行合并操作（force merge）来减少索引中的碎片，从而提高查询性能。

总结

Elasticsearch 的搜索过程涉及从数据的索引创建到查询的执行与优化一系列复杂的步骤。它依赖于倒排索引、分片、分布式计算和多种优化算法来保证快速的查询响应。通过精确的查询和灵活的查询DSL，Elasticsearch 能够高效地支持大规模数据的搜索需求。

原文地址：https://blog.csdn.net/caoli201314/article/details/144010410

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