Elasticsearch由浅入深（七）搜索引擎：_search含义、_multi-index搜索模式、分页搜索以及深分页性能问题、query string search语法以及_all metadata原理

_search含义

_search查询返回结果数据含义分析

GET _search

{
  "took": ,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "failed":
  },
  "hits": {
    "total": ,
    "max_score": ,
    "hits": [
      {
        "_index": ".kibana",
        "_type": "config",
        "_id": "5.2.0",
        "_score": ,
        "_source": {
          "buildNum":
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "AWypxxLYFCl_S-ox4wvd",
        "_score": ,
        "_source": {
          "test_content": "my test"
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": ,
        "_source": {
          "test_field": "test client 2"
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_doc",
        "_id": "",
        "_score": ,
        "_source": {
          "test_field": "test10 routing _id"
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_doc",
        "_id": "",
        "_score": ,
        "_routing": "",
        "_source": {
          "test_field": "test routing not _id"
        }
      },
      {
        "_index": "ecommerce",
        "_type": "product",
        "_id": "",
        "_score": ,
        "_source": {
          "name": "jiajieshi yagao",
          "desc": "youxiao fangzhu",
          "price": ,
          "producer": "jiajieshi producer",
          "tags": [
            "fangzhu"
          ]
        }
      },
      {
        "_index": "ecommerce",
        "_type": "product",
        "_id": "",
        "_score": ,
        "_source": {
          "name": "special yagao",
          "desc": "special meibai",
          "price": ,
          "producer": "special yagao producer",
          "tags": [
            "meibai"
          ]
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": ,
        "_source": {
          "test_field": "test test"
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": ,
        "_source": {
          "test_field": "test4"
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": ,
        "_source": {
          "test_field": "replaces test2"
        }
      }
    ]
  }
}

• took: 整个搜索请求花费了多少毫秒
• timed_out:表示请求是否超时
• hits:total:value表示返回结果的总数，relation表示关系 例如一般是eq表示相等
• hits:max_score: 表示本次搜索的所有结果中，最大的相关度分数是多少，每一条document对于search的相关度，越相关，_score分数就越大，排位就越靠前
• hits:hits： 表示查询出来document的结果集合
• shards:total表示打到的所有分片，
• shards:successful表示打到的分片中查询成功的分片,
• shards:skipped表示打到的分片中跳过的分片,
• shards:failed表示打到的分片中查询失败的分片

search timeout机制

因为ES默认是没有timeout的，所以先描述一下场景假设我们有些搜索应用，对时间是很敏感的，比如电商网站，你不能让用户等个10分钟，如果那样的话，人家早就走了，不来买东西了。

于是我们就需要有timeout机制，指定每个shard,就只能在timeout时间范围内，将搜索到的部分数据（也可能全都搜索到了），直接返回给客户端，而不是等到所有数据全都搜索出来以后在返回。

这样就可以确保说，一次搜索请求可以在用户指定的timeout时长内完成，为一些时间敏感的搜索应用提供良好的支持。

注意：ES在默认情况下是没有所谓的timeout的，比如说如果你的搜索特别慢，每个shard都要花好几分钟才能查询出来所有的数据，那么你的搜索请求也会等待好几分钟之后才会返回。
下面画图简单描述一下timeout机制

语法：

GET _search?timeout=10ms

_multi-index&multi-type搜索模式

先说明一下，低版本的ES一个index是支持多type的，所以就有multi-type这一种搜索模式，这里不做详细讲解，因为和multi-index搜索模式是基本一样的。而且高版本的ES会弃用type。

multi-index搜索模式

• /_search:所有索引下的所有数据都搜索出来

  GET /_search

• /{index}/_search：指定一个index,搜索这个索引下的所有数据

  GET /test/_search

• /index1,index2/_search:同时搜索两个索引下的数据

  GET /test_index,test/_search

• /1,2/_search: 通过通配符匹配多个索引，查询多个索引下的数据

  GET /test*/_search

• /_all/_search: 代表所有的index

  GET /_all/_search

搜索原理浅析

当客户端发送查询请求到ES时，会把请求打到所有的primary shard上去执行，因为每个shard都包含部分数据，所有每个shard都可能会包含搜索请求的结果，但是如果primary shard有replica shard，那么请求也可以打到replica shard上去。
如下图所示：

分页搜索以及deep paging性能揭秘

在实际应用中，分页是必不可少的，例如，前端页面展示数据给用户往往都是分页进行展示的。

ES分页搜索

Elasticsearch分页搜索采用的是from+size。from表示查询结果的起始下标，size表示从起始下标开始返回文档的个数。
示例：

GET test_index/test_type/_search?from=&size=

{
  "took": ,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "failed":
  },
  "hits": {
    "total": ,
    "max_score": ,
    "hits": [
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "AWypxxLYFCl_S-ox4wvd",
        "_score": ,
        "_source": {
          "test_content": "my test"
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": ,
        "_source": {
          "test_field": "test client 2"
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": ,
        "_source": {
          "test_field": "test test"
        }
      }
    ]
  }
}

深分页性能问题

什么是深分页（deep paging）?简单来说，就是搜索的特别深，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。

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，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：

deep paging问题就是说from + size分页太深，那么每个shard都要返回大量数据给coordinate node协调节点，会消耗大量的带宽，内存，CPU。

query string search语法以及_all metadata原理

query string基础语法

GET /test_index/test_type/_search?q=test_field:test

{
  "took": ,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "failed":
  },
  "hits": {
    "total": ,
    "max_score": 0.843298,
    "hits": [
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": 0.843298,
        "_source": {
          "test_field": "test test"
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": 0.43445712,
        "_source": {
          "test_field": "test client 2"
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": 0.25316024,
        "_source": {
          "test_field": "test client 1"
        }
      }
    ]
  }
}

GET /test_index/test_type/_search?q=+test_field:test

{
  "took": ,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "failed":
  },
  "hits": {
    "total": ,
    "max_score": 0.843298,
    "hits": [
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": 0.843298,
        "_source": {
          "test_field": "test test"
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": 0.43445712,
        "_source": {
          "test_field": "test client 2"
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": 0.25316024,
        "_source": {
          "test_field": "test client 1"
        }
      }
    ]
  }
}

GET /test_index/test_type/_search?q=-test_field:test

{
  "took": ,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "failed":
  },
  "hits": {
    "total": ,
    "max_score": ,
    "hits": [
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "AWypxxLYFCl_S-ox4wvd",
        "_score": ,
        "_source": {
          "test_content": "my test"
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": ,
        "_source": {
          "test_field": "test4"
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": ,
        "_source": {
          "test_field": "replaces test2"
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": ,
        "_source": {
          "test_field1": "test field1",
          "test_field2": "partial updated test1"
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": ,
        "_source": {
          "num": ,
          "tags": []
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": ,
        "_source": {
          "test_field": "test3"
        }
      }
    ]
  }
}

对于query string只要掌握q=field:search content的语法，以及+和-的含义

• +：代表包含这个筛选条件结果
• -：代表不包含这个筛选条件的结果

_all metadata

GET /test_index/test_type/_search?q=test

{
  "took": ,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": ,
    "successful": ,
    "failed":
  },
  "hits": {
    "total": ,
    "max_score": 0.843298,
    "hits": [
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": 0.843298,
        "_source": {
          "test_field": "test test"
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "AWypxxLYFCl_S-ox4wvd",
        "_score": 0.3794414,
        "_source": {
          "test_content": "my test"
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": 0.31387395,
        "_source": {
          "test_field": "test client 2"
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": 0.18232156,
        "_source": {
          "test_field": "test client 1"
        }
      },
      {
        "_index": "test_index",
        "_type": "test_type",
        "_id": "",
        "_score": 0.16203022,
        "_source": {
          "test_field1": "test field1",
          "test_field2": "partial updated test1"
        }
      }
    ]
  }
}

也就是在使用query string的时候，如果不指定field，那么默认就是_all。_all元数据是在建立索引的时候产生的，我们插入一条document，它里面包含了多个field,此时ES会自动将多个field的值全部用字符串的方式串联起来，变成一个长的字符串。这个长的字符串就是_all field的值。同时建立索引。
举个例子：
对于一个document：

{
  "name": "jack",
  "age": ,
  "email": "[e-mail]",
  "address": "guamgzhou"
}

那么"jack 26 [e-mail] guamazhou",就会作为这个document的_all fieldd的值，同时进行分词后建立对应的倒排索引。
注意在生产环境中一般不会使用query string这种查询方式。