Elasticsearch之执行分布式检索

一个 CRUD 操作只对单个文档进行处理,文档的唯一性由 _index, _type, 和 routing values (通常默认是该文档的 _id )的组合来确定。 这表示我们确切的知道集群中哪个分片含有此文档。

搜索需要一种更加复杂的执行模型因为我们不知道查询会命中哪些文档: 这些文档有可能在集群的任何分片上。 一个搜索请求必须询问我们关注的索引(index or indices)的所有分片的某个副本来确定它们是否含有任何匹配的文档。

但是找到所有的匹配文档仅仅完成事情的一半。 在 search 接口返回一个 page 结果之前,多分片中的结果必须组合成单个排序列表。 为此,搜索被执行成一个两阶段过程,我们称之为 query then fetch 。

查询阶段

在初始 查询阶段 时, 查询会广播到索引中每一个分片拷贝(主分片或者副本分片)。 每个分片在本地执行搜索并构建一个匹配文档的 优先队列


查询阶段包含以下三个步骤:

  1. 客户端发送一个 search 请求到 Node 3 , Node 3 会创建一个大小为 from + size 的空优先队列。

  2. Node 3 将查询请求转发到索引的每个主分片或副本分片中。每个分片在本地执行查询并添加结果到大小为 from + size 的本地有序优先队列中。

  3. 每个分片返回各自优先队列中所有文档的 ID 和排序值给协调节点,也就是 Node 3 ,它合并这些值到自己的优先队列中来产生一个全局排序后的结果列表。

当一个搜索请求被发送到某个节点时,这个节点就变成了协调节点。 这个节点的任务是广播查询请求到所有相关分片并将它们的响应整合成全局排序后的结果集合,这个结果集合会返回给客户端。

取回阶段

查询阶段标识哪些文档满足 搜索请求,但是我们仍然需要取回这些文档。这是取回阶段的任务, 正如 图 15 “分布式搜索的取回阶段” 所展示的。



分布式阶段由以下步骤构成:

  1. 协调节点辨别出哪些文档需要被取回并向相关的分片提交多个 GET 请求。
  2. 每个分片加载并 丰富 文档,如果有需要的话,接着返回文档给协调节点。
  3. 一旦所有的文档都被取回了,协调节点返回结果给客户端。

协调节点首先决定哪些文档 确实 需要被取回。例如,如果我们的查询指定了 { "from": 90, "size": 10 } ,最初的90个结果会被丢弃,只有从第91个开始的10个结果需要被取回。这些文档可能来自和最初搜索请求有关的一个、多个甚至全部分片。

协调节点给持有相关文档的每个分片创建一个 multi-get request ,并发送请求给同样处理查询阶段的分片副本。

搜索选项

  • 偏好

    偏好这个参数 preference 允许 用来控制由哪些分片或节点来处理搜索请求。

  • 超时时间

  • 路由

    在 路由一个文档到一个分片中 中, 我们解释过如何定制参数 routing ,它能够在索引时提供来确保相关的文档,比如属于某个用户的文档被存储在某个分片上。 在搜索的时候,不用搜索索引的所有分片,而是通过指定几个 routing 值来限定只搜索几个相关的分片:

GET /_search?routing=user_1,user2

这个技术在设计大规模搜索系统时就会派上用场,我们在 扩容设计 中详细讨论它。

  • 搜索类型

    缺省的搜索类型是 query_then_fetch 。 在某些情况下,你可能想明确设置 search_type 为 dfs_query_then_fetch 来改善相关性精确度:

GET /_search?search_type=dfs_query_then_fetch

搜索类型 dfs_query_then_fetch 有预查询阶段,这个阶段可以从所有相关分片获取词频来计算全局词频。 我们在 被破坏的相关度! 会再讨论它。

游标查询

scroll 查询 可以用来对 Elasticsearch 有效地执行大批量的文档查询,而又不用付出深度分页那种代价。

游标查询允许我们 先做查询初始化,然后再批量地拉取结果。 这有点儿像传统数据库中的 cursor 。

深度分页的代价根源是结果集全局排序,如果去掉全局排序的特性的话查询结果的成本就会很低。 游标查询用字段 _doc 来排序。 这个指令让 Elasticsearch 仅仅从还有结果的分片返回下一批结果。

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