详细描述 Elasticsearch 搜索的过程？

ElasticSearch面试考题 0 175

参考回答

ElasticSearch 搜索的过程可以分为以下几个步骤：

接收查询请求：当用户发起一个查询时，ElasticSearch 接收到这个查询请求。查询请求中包含了要查找的关键词、查询的条件以及其他配置（如排序、分页等）。
解析查询：ElasticSearch 会将查询请求解析成一个内部的数据结构，并将查询条件转换为符合倒排索引的格式。
确定查询的目标索引：ElasticSearch 会根据查询条件中的索引名称，确定需要查询哪些索引。一个查询可以查询多个索引，甚至是多个文档类型。
路由和分片定位：ElasticSearch 将索引的数据分为多个分片（Shard），查询请求会被路由到相关的分片上。每个分片是一个 Lucene 索引，它存储了文档的数据。通过路由机制，ElasticSearch 确定在哪些分片上查找数据。
执行查询：在每个相关的分片上，ElasticSearch 会执行实际的查询操作。查询会根据倒排索引进行检索，快速找到包含查询条件的文档。
合并结果：查询结果会在各个分片上分别返回，然后合并这些结果。通常，合并结果时还需要进行排序、去重等处理。
返回查询结果：最终，ElasticSearch 将排序后的查询结果返回给用户，通常是包含文档内容和相关度评分（如评分字段 _score）的文档列表。

详细讲解与拓展

接收查询请求
- 用户通过 HTTP 请求（通常是 GET 或 POST 请求）向 ElasticSearch 发送查询，查询请求的格式通常是 JSON。在查询中，用户可以指定查询的条件、要查询的字段、排序方式、分页信息等。
- 例子：一个简单的查询请求如下：
```
{
"query": {
 "match": {
   "title": "Elasticsearch"
 }
}
}
```
  这个请求表示查找标题字段包含 “Elasticsearch” 的文档。
解析查询
- ElasticSearch 会对查询进行解析，将用户输入的查询转换成一种适合执行的内部格式。ElasticSearch 支持多种查询类型，如 match 查询、term 查询、range 查询等。每种查询类型背后都有不同的实现方式。
- 在解析过程中，ElasticSearch 还会考虑查询的语法和相关设置（比如分词器和分析器）。例如，match 查询会自动使用指定字段的分析器来进行文本分词。
确定查询的目标索引
- 查询中通常会指定要查询的索引（或多个索引）。如果没有指定索引，ElasticSearch 会在所有索引中进行搜索。
- 例子：如果查询指定了 products 索引，那么 ElasticSearch 只会在 products 索引中执行查询。如果指定了 products, orders，则会在这两个索引中执行查询。
路由和分片定位
- ElasticSearch 使用分片（sharding）来水平扩展数据，每个索引会被拆分成多个分片。每个分片是一个独立的 Lucene 索引，分布在不同的节点上。
- 当用户发起查询时，ElasticSearch 会根据查询条件（如文档 ID 或索引配置）来确定查询请求应该发送到哪些分片。分片的路由策略可以通过一致性哈希算法来确定。
- ElasticSearch 会将查询请求发送到对应的分片，只有这些分片会参与查询操作，避免了不必要的资源浪费。
执行查询
- ElasticSearch 会在相关的分片上执行查询操作。每个分片都会独立地在自己的 Lucene 索引上进行搜索。Lucene 是一个开源的搜索库，它通过倒排索引结构来加速文本搜索。
- 查询时，ElasticSearch 会根据倒排索引查找匹配的文档，然后根据查询类型（如 match、term）对结果进行过滤和评分。常见的查询类型包括：
  - Match 查询：用于全文检索，适用于分析过的字段，通常用于模糊查询。
  - Term 查询：用于精确匹配，不会对字段进行分析，适用于非文本数据（如数字、日期等）。
  - Range 查询：用于查找满足某个范围条件的文档，如查找某个日期区间内的文档。
合并结果
- 当查询在各个分片上执行完成后，ElasticSearch 会将分片返回的结果进行合并。合并过程包括排序、去重和合并文档等。查询的结果会按相关度评分（_score）排序。
- 合并结果时，ElasticSearch 会对每个分片返回的文档进行汇总，确保返回最终的结果集。通常，ElasticSearch 会按分页请求中的 from 和 size 参数，返回前 N 条匹配的文档。

返回查询结果

最后，ElasticSearch 会将处理好的查询结果以 JSON 格式返回给用户。返回的结果通常包含每个匹配文档的 _source（文档内容）以及 _score（相关度评分）。

例子：一个返回的查询结果可能如下所示：

{
"took": 4,
"timed_out": false,
"_shards": {
 "total": 5,
 "successful": 5,
 "skipped": 0,
 "failed": 0
},
"hits": {
 "total": 100,
 "max_score": 1.0,
 "hits": [
   {
     "_index": "products",
     "_type": "_doc",
     "_id": "1",
     "_score": 1.0,
     "_source": {
       "product_id": "123",
       "name": "Laptop",
       "price": 999.99
     }
   }
 ]
}
}

总结

ElasticSearch 的搜索过程包括接收查询请求、解析查询、确定目标索引、路由分片、执行查询、合并结果和返回查询结果等步骤。每一步都涉及到高效的分布式计算和倒排索引技术，确保能够快速地找到匹配的文档并返回给用户。了解这个过程有助于优化搜索性能，并理解 ElasticSearch 是如何处理大量数据并实现高效检索的。

参考回答

详细讲解与拓展

总结

发表评论 取消回复

发表评论取消回复