Elasticsearch 6.x版本全文检索学习之Search的运行机制

1、Elasticsearch之深入了解Search的运行机制。

　　答：Search的运行机制，Search执行的时候实际分两个步骤运作的，分别是Query阶段、Fetch阶段。称为Query-Then-Fetch。

2、Search的运行机制，相关性算分问题。

　　答：a、相关性算分在shard与shard间是相互独立的，也就意味着同一个Term的IDF等值在不同shard上是不同的。文档的相关性算分和它所处的shard相关。 　　　　b、在文档数量不多的时候，会导致相关性算分严重不准的情况发生。

3、解决相关性算分问题的思路有两个。

　　答：a、第一个是设置分片数为1个，从根本上排除问题，在文档数量不多的时候可以考虑该方案，比如百万到千万级别的文档数量。 　　　　b、第二个是使用DFS Query-then-Fetch查询方式。DFS Query-then-Fetch是在拿到所有文档后再重新完整的计算一次相关性算分，耗费更多的cpu和内存，执行性能也比较低下，一般不建议使用。

4、Elasticsearch之排序。

　　答：es默认会采用相关性算分排序，用户可以通过设定sorting参数来自行设定排序规则。注意，按照字符串排序比较特殊，因为es有text（text会进行分词）和keyword两种类型，针对text类型排序。username.keyword是keyword类型的。如果text类型的字段进行排序会报错，但是使用text类型的字段后面.keyword是可以返回预期结果的。

Fielddata和DocValues的对比。 如下所示：

Fielddata默认是关闭的，可以通过api开启，此时字符串是按照分词后的term排序，往往结果很难符合预期。一般是在对分词做聚合分词的时候开启。Fielddata只对text类型有效果的。

Doc Values默认是启用的，可以在创建索引的时候关闭，如果后面要再开启doc values，需要做reindex操作。什么时候直到不用doc values，明确知道不需要按照这个字段进行排序，不需要按照这个字段做聚合分析，将这个字段doc values关闭，关闭以后加快索引速度，减少磁盘空间占用。

docvalue_fields，可以通过该字段获取fielddata或者doc values中存储的内容。

5、分页与遍历，es提供了3种方式来解决分页与遍历的问题。from/size、scroll、search_after。

　　a、from/size，from指明开始位置，size指明要获取的总数。total_page=(total + total_size -1)/page_size。total_page总页数，total文档总数。深度分页问题，解决方法，使用index.max_result_window限定最多到10000条数据。适用场景，需要实时获取顶部的部分文档，且需要自由翻页。

　　b、Scroll，遍历文档集的api，以快照的方式来避免深度分页的问题。注意点，不能用来做实时搜索，因为数据不是实时的、尽量不要使用复杂的sort条件，使用_doc最高效、使用稍嫌弃复杂。适用场景，需要全部文档，如导出所有数据的功能。

c、Search_after，避免深度分页的性能问题，提供实时的下一页文档获取功能。注意点如下，缺点是不能使用from参数，即不能指定页数、只能下一页，不能上一页、使用简单。适用场景，需要全部文档，不需要自由翻页。

再牛逼的案例，理论，都没有官网的牛逼，下面贴一下，如何去官网学习。

找到这里，自己可以巴拉巴拉，看自己需要的版本，对应的知识点。

Elasticsearch Query DSL的语法。各种查询语法可以多看看，增加词汇量，学会熟练使用。

作者：别先生 博客园：https://www.cnblogs.com/biehongli/