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大家好,我是锋哥。今天分享关于【详细描述一下Elasticsearch搜索的过程?】面试题。希望对大家有帮助;

详细描述一下Elasticsearch搜索的过程?

Elasticsearch 的搜索过程是其核心功能之一,允许用户对存储在 Elasticsearch 中的文档进行快速高效的查询。搜索过程涉及多个阶段,从接收查询请求到返回搜索结果,每个阶段都经过精细的设计,以实现高性能和高效的查询。下面将详细描述 Elasticsearch 搜索的各个步骤。

1. 接收查询请求

  • 用户发起搜索请求,通常是通过 HTTP 协议发送的 RESTful 请求。查询请求可以是一个简单的匹配查询,也可以是复杂的多条件查询。
  • 查询请求一般如下:
    GET /my_index/_search
    {"query": {"match": {"title": "Elasticsearch Basics"}}
    }
    
     上述请求表示在 my_index 索引中查找 title 字段中包含 "Elasticsearch Basics" 的文档。

2. 路由和分片选择

  • 与索引文档时类似,Elasticsearch 需要确定查询请求将要作用的具体分片。这个过程由路由机制完成。
  • Elasticsearch 默认使用文档的 _id 字段通过哈希算法来路由查询到具体的分片。但在查询时,通常是基于索引和查询内容来选择分片。
  • 如果查询是跨多个分片的,Elasticsearch 会决定哪些分片需要参与查询。例如,如果你查询一个索引中的所有文档,所有的分片都会参与查询。

3. 选择搜索的分片

  • 如果请求没有指定特定的分片,Elasticsearch 会选择所有相关的分片。每个索引都有多个分片,分片分布在不同的节点上。
  • 搜索请求会被发送到所有包含该索引的分片。每个分片会在本地执行搜索。

4. 分片级查询(Shard-Level Search)

  • 每个参与查询的分片都会单独处理查询请求。Elasticsearch 中每个分片都是一个独立的 Lucene 索引,因此搜索过程在每个分片内部是独立进行的。

  • 在分片级别,Elasticsearch 会执行以下操作:

    • 解析查询:首先,Elasticsearch 会解析查询请求,决定使用何种查询类型,如 matchtermrange 等。
    • 分析查询:如果查询中包含文本字段(如 match 查询),则会使用与索引时相同的分析器对查询进行分析,将查询文本分解为一组词条。
    • 倒排索引查询:然后,查询通过倒排索引(Inverted Index)来检索相关文档。倒排索引将每个词条映射到包含该词条的文档 ID 列表。
  • 分片级查询的过程通常是高效的,因为每个分片的搜索操作都在本地进行,避免了跨节点的数据传输。

5. 聚合与排序(如果有的话)

  • 如果查询中包含了聚合(如 aggregations)或者排序(sort)要求,那么 Elasticsearch 会在分片级别先对结果进行排序和聚合。
  • 对于聚合,Elasticsearch 会计算分片内部的聚合结果。例如,如果你使用 terms 聚合,它会按词条分组统计每个分片内出现的频次。
  • 排序通常在分片内进行,但如果查询跨多个分片且涉及排序,Elasticsearch 需要在所有分片的搜索结果返回后进行排序合并。

6. 从分片返回文档结果

  • 每个分片完成查询后,都会返回一组相关文档的结果,以及相关的排序和聚合数据。
  • 返回的数据通常包括文档的 _id、得分(score)、字段值、以及可能的聚合结果。
  • 返回的文档中,可能还包含 _source 字段,它表示文档的原始 JSON 数据。

7. 跨分片聚合与合并

  • 如果查询跨多个分片,Elasticsearch 会在所有分片完成查询后合并这些结果:
    • 聚合合并:如果查询中包含聚合操作,Elasticsearch 会在各个分片级别计算局部聚合结果,然后将它们合并成全局聚合结果。
    • 排序合并:对于带排序的查询,Elasticsearch 会对所有分片的查询结果进行合并,选择前 N 个相关的文档,然后返回给用户。
    • 去重:在某些情况下,Elasticsearch 会去除重复的文档,确保每个文档只出现一次。

8. 计算相关性得分(Relevance Score)

  • Elasticsearch 会为每个文档计算一个得分,表示该文档与查询的相关性。得分是基于 TF-IDF(词频-逆文档频率)和 BM25 等算法计算的。
  • 得分越高,文档与查询的相关性越强。
  • 例如,在 match 查询中,文档的得分会根据其包含查询词的频率、查询词的权重、以及文档中其他词的频率来进行计算。
  • 计算得分的过程会考虑词条在文档中的出现频率、文档的长度以及查询词在整个索引中的稀有程度。

9. 合并搜索结果并返回

  • Elasticsearch 收集所有分片的查询结果后,会根据查询要求对这些结果进行合并(如排序、去重、聚合等)。
  • 最终,Elasticsearch 会将文档的 _id、得分、_source 数据等作为结果返回给用户,通常以 JSON 格式。

响应格式通常如下:

{"took": 1,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"failed": 0},"hits": {"total": {"value": 2,"relation": "eq"},"max_score": 1.0,"hits": [{"_index": "my_index","_id": "1","_score": 1.0,"_source": {"title": "Elasticsearch Basics","content": "Elasticsearch is a distributed search engine."}},{"_index": "my_index","_id": "2","_score": 0.8,"_source": {"title": "Advanced Elasticsearch","content": "Elasticsearch supports advanced search features."}}]}
}

10. 缓存机制

  • 为了加速后续的查询,Elasticsearch 会使用缓存机制,缓存一些常见的查询和过滤操作。特别是 查询缓存 和 字段数据缓存(fielddata)可以显著提高查询性能。
  • 对于重复的查询,Elasticsearch 会直接从缓存中返回结果,而无需重新执行完整的搜索过程。

总结

Elasticsearch 搜索过程的步骤如下:

  1. 接收查询请求:解析查询请求,确定目标索引和查询条件。
  2. 路由和选择分片:根据查询条件决定哪些分片需要参与查询。
  3. 分片级查询:在每个分片上执行查询,分析查询并通过倒排索引检索相关文档。
  4. 聚合和排序:在分片级别处理聚合和排序操作。
  5. 合并分片结果:合并多个分片返回的结果,包括排序、聚合和去重等操作。
  6. 计算相关性得分:根据查询结果计算每个文档的相关性得分。
  7. 返回最终结果:返回查询结果,包括文档内容、得分和聚合数据。

通过这些步骤,Elasticsearch 能够在大规模数据集上快速进行分布式搜索,提供高效的查询性能。

http://www.mmbaike.com/news/49279.html

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