ElasticSearch查询流程详解，快速掌握ElasticSearch查询机制

2023-12-27 16:46:45

一、前言

前面已经介绍了ElasticSearch的写入流程，了解了ElasticSearch写入时的分布式特性的相关原理。ElasticSearch作为一款具有强大搜索功能的存储引擎，它的读取又是什么样的呢？

与写入过程一样，ElasticSearch的读取过程也是分布式的。当客户端向ElasticSearch集群发送查询请求时，请求会被路由到相关的主分片上，主分片再将请求转发给相关的副本分片，副本分片执行查询并将结果返回给主分片，主分片再将结果汇总并返回给客户端。

二、ElasticSearch查询流程详解

ElasticSearch的查询流程主要包括以下几个阶段：

查询请求解析 ：客户端发送查询请求到ElasticSearch集群后，请求会先被协调节点接收，协调节点负责解析查询请求，并将查询请求转发给相关的主分片。
查询规划 ：主分片收到查询请求后，会根据查询条件和集群的配置情况，制定一个查询执行计划，查询执行计划包括需要查询的分片、查询的顺序等。
查询执行 ：根据查询执行计划，主分片将查询请求发送给相关副本分片，副本分片执行查询并将结果返回给主分片。
查询结果收集和排序 ：主分片收到所有副本分片返回的查询结果后，会对查询结果进行收集和排序，然后将最终的查询结果返回给客户端。

三、ElasticSearch查询性能优化

为了提高ElasticSearch的查询性能，可以采取以下措施：

合理选择分片数 ：分片数过多会增加查询开销，分片数过少会影响查询性能。因此，需要根据数据量和查询模式合理选择分片数。
使用索引和类型 ：索引和类型可以帮助ElasticSearch更快地找到需要查询的数据。因此，在创建索引时，需要合理选择索引和类型。
使用查询缓存 ：查询缓存可以将查询结果缓存起来，下次查询时直接从缓存中获取结果，从而提高查询性能。因此，可以根据实际情况启用查询缓存。
使用过滤器 ：过滤器可以帮助ElasticSearch过滤掉不需要的数据，从而提高查询性能。因此，在查询时，可以根据实际情况使用过滤器。
使用排序 ：排序可以帮助ElasticSearch将查询结果按照一定顺序返回，从而提高查询性能。因此，在查询时，可以根据实际情况使用排序。

四、ElasticSearch查询实例

下面是一个ElasticSearch查询实例：

GET /twitter/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "text": "elasticsearch"
    }
  }
}

这个查询请求会查询所有包含“elasticsearch”一词的推文。查询结果如下：

{
  "took": 10,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 20,
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "twitter",
        "_type": "tweet",
        "_id": "1",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "user": "kimchy",
          "text": "Trying out Elasticsearch."
        }
      },
      {
        "_index": "twitter",
        "_type": "tweet",
        "_id": "2",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "user": "elasticsearch",
          "text": "Elasticsearch is a distributed search engine."
        }
      },
      ...
    ]
  }
}