Elasticsearch 读取数据(文档)的过程?
参考回答
Elasticsearch 读取文档的过程涉及多个步骤,从接收查询请求到返回最终结果。以下是 Elasticsearch 读取文档的主要过程:
- 接收查询请求:
- 当用户发送查询请求时,Elasticsearch 会通过其 RESTful API 接收该请求。查询通常包含查询条件、聚合条件、排序条件等。Elasticsearch 会解析请求并确定要查询的索引和文档。
- 路由和分片定位:
- Elasticsearch 将索引中的数据分为多个分片(shards),每个分片存储部分数据。查询请求会根据文档的路由规则或索引的配置,决定查询哪个或哪些分片。
- 在某些情况下,Elasticsearch 会计算文档的 ID 或自定义路由值来确定目标分片。通过一致性哈希算法,Elasticsearch 将请求路由到特定的分片上执行查询操作。
- 查询执行:
- 一旦定位到目标分片,Elasticsearch 会在每个分片上执行查询。每个分片实际是一个独立的 Lucene 索引,Lucene 提供了高效的查询功能,包括倒排索引、分词和排序等。
- 查询通常会依赖倒排索引来快速查找与查询条件匹配的文档。Elasticsearch 会基于查询语法(如
match
、term
查询等)执行相关的匹配操作。
- 分片查询:
- 每个分片在收到查询请求后,执行本地的查询操作。查询过程包括:
- 使用倒排索引查找匹配文档;
- 对文档进行评分(如果需要),通常使用 BM25 算法来计算文档的相关度;
- 如果查询中有排序条件,则按照排序条件对结果进行排序。
- 每个分片在收到查询请求后,执行本地的查询操作。查询过程包括:
- 合并查询结果:
- 如果查询涉及多个分片,Elasticsearch 会将各个分片的查询结果合并到协调节点。协调节点会聚合来自各个分片的结果,并进行必要的排序和分页操作。
- 例如,查询的结果可能会来自多个分片,协调节点需要将这些结果合并并按相关性(
_score
)排序。
- 返回查询结果:
- 一旦查询结果被合并,Elasticsearch 会将最终的文档列表(包括文档内容、相关性评分
_score
等)返回给客户端。查询结果通常以 JSON 格式呈现,其中包含匹配文档的_id
、_source
(文档内容)等信息。
- 一旦查询结果被合并,Elasticsearch 会将最终的文档列表(包括文档内容、相关性评分
详细讲解与拓展
1. 查询请求的接收与解析
- Elasticsearch 使用 RESTful API 接收查询请求,通常是通过 HTTP 请求(
GET
或POST
)发起的。查询请求的内容包括查询条件(例如关键词、字段值)和其他配置信息(如分页、排序等)。查询通常是以 JSON 格式传递的。 -
例子:
假设你想搜索产品名称中包含 “laptop” 的文档,可以使用以下查询:“`json
{
"query": {
"match": {
"name": "laptop"
}
}
}
“`
2. 路由和分片定位
- Elasticsearch 会根据文档的 ID 或者自定义的路由值来决定查询的目标分片。在默认情况下,Elasticsearch 使用文档的 ID 进行哈希计算,确定文档存储在哪个分片。
-
分片是 Elasticsearch 实现高效存储和查询的基础,分片使得查询可以并行化,支持大规模数据的分布式计算。
-
例子:如果查询一个具体的文档,Elasticsearch 会计算该文档的 ID(如
"doc_id": "123"
) 属于哪个分片,并发送查询请求到相应的分片。
3. 查询执行
- 在确定目标分片后,查询会在该分片内执行。每个分片内有一个独立的 Lucene 索引,文档数据会根据字段创建倒排索引。
-
Elasticsearch 通过倒排索引来加速文本搜索。倒排索引记录了每个词条出现在哪些文档中。通过查询倒排索引,Elasticsearch 可以快速定位符合条件的文档。
-
例子:
在match
查询中,Elasticsearch 会将查询词"laptop"
转化为标准化形式,然后在倒排索引中查找包含该词的文档。对于每个包含"laptop"
的文档,Elasticsearch 会根据相关度评分算法(如 BM25)计算匹配度。
4. 分片查询
-
每个分片会在本地执行查询并返回结果。如果查询请求没有涉及排序或聚合等复杂操作,分片会直接返回匹配的文档。
-
评分和相关性:Elasticsearch 使用 BM25 算法来计算文档与查询条件的相关度。每个匹配文档都会获得一个
_score
(评分),表示文档与查询的匹配程度。得分越高,文档越相关。 -
排序:如果查询中指定了排序条件,分片会在返回文档之前进行排序。排序可能基于字段值(如价格、日期)或
_score
(相关度)来进行。
5. 合并查询结果
-
如果查询涉及多个分片(如在多个分片中查询文档),Elasticsearch 会将各个分片的查询结果合并。协调节点会收集所有分片返回的文档,按照相关性评分(
_score
)进行排序。 -
在涉及分页的查询中,Elasticsearch 还会根据分页参数(如
from
和size
)来限制返回的结果数量。例如,如果你请求第一页的 10 个文档,Elasticsearch 会确保只返回最相关的 10 个文档。
6. 返回查询结果
-
一旦所有的分片查询完成并合并结果,Elasticsearch 会将查询结果返回给客户端。返回的数据通常包含以下内容:
hits
:包含匹配的文档列表,每个文档的_id
和_source
(文档内容)。_score
:每个文档的相关度评分,表示该文档与查询条件的匹配程度。- 分页信息:返回结果的总数、当前页的数据等。
- 例子:
“`json
{
"hits": {
"total": 100,
"max_score": 1.2,
"hits": [
{
"_id": "1",
"_source": {
"name": "Laptop",
"price": 999.99
},
"_score": 1.2
},
{
"_id": "2",
"_source": {
"name": "Laptop Pro",
"price": 1299.99
},
"_score": 1.0
}
]
}
}
“`
总结
Elasticsearch 的数据读取过程主要包括接收查询请求、路由分片、执行查询、合并分片结果和返回最终结果。通过倒排索引和分布式架构,Elasticsearch 能够在大规模数据上高效地执行查询。在多分片的情况下,查询过程会并行化,查询结果会在协调节点汇总和排序后返回给用户。这使得 Elasticsearch 在处理海量数据时依然能保持较高的性能和响应速度。