es scroll不计算评分 es scroll原理

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mob6454cc6e6a40 2024-02-28 13:45:23

文章标签 es scroll不计算评分字段 Elastic 结果集 文章分类 架构后端开发

一、 ES搜索两阶段简介

ES的搜索是分2个阶段进行的，即Query阶段和Fetch阶段。

Query阶段比较轻量级，通过查询倒排索引，获取满足查询结果的文档ID列表。

Fetch阶段比较重，需要将每个shard的结果取回，在协调结点进行全局排序。通过From+size这种方式分批获取数据的时候，随着from加大，需要全局排序并丢弃的结果数量随之上升，性能越来越差。

二、 scroll分析
Scroll查询，先做轻量级的Query阶段以后，免去了繁重的全局排序过程。它只是将查询结果集，也就是doc id列表保留在一个上下文里，之后每次分批取回的时候，只需根据设置的size，在每个shard内部按照一定顺序（默认doc_id续)，取回这个size数量的文档即可。

三、 scroll使用场景
可以看出scroll不适合支持那种实时的和用户交互的前端分页工作，其主要用途用于从ES集群分批拉取大量结果集的情况，一般都是offline的应用场景。比如需要将非常大的结果集拉取出来，存放到其他系统处理，或者需要做大索引的reindex等等。

游标查询 Scroll

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 。

游标查询会取某个时间点的快照数据。查询初始化之后索引上的任何变化会被它忽略。它通过保存旧的数据文件来实现这个特性，结果就像保留初始化时的索引视图一样。

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。

启用游标查询可以通过在查询的时候设置参数 scroll 的值为我们期望的游标查询的过期时间。游标查询的过期时间会在每次做查询的时候刷新，所以这个时间只需要足够处理当前批的结果就可以了，而不是处理查询结果的所有文档的所需时间。这个过期时间的参数很重要，因为保持这个游标查询窗口需要消耗资源，所以我们期望如果不再需要维护这种资源就该早点儿释放掉。设置这个超时能够让 Elasticsearch 在稍后空闲的时候自动释放这部分资源。

GET /old_index/_search?scroll=1m 
{
    "query": { "match_all": {}},
    "sort" : ["_doc"], 
    "size":  1000
}

	保持游标查询窗口一分钟。
	关键字 `_doc` 是最有效的排序顺序。

这个查询的返回结果包括一个字段 _scroll_id，它是一个base64编码的长字符串。现在我们能传递字段 _scroll_id 到 _search/scroll 查询接口获取下一批结果：

GET /_search/scroll
{
    "scroll": "1m", 
    "scroll_id" : "cXVlcnlUaGVuRmV0Y2g7NTsxMDk5NDpkUmpiR2FjOFNhNnlCM1ZDMWpWYnRROzEwOTk1OmRSamJHYWM4U2E2eUIzVkMxalZidFE7MTA5OTM6ZFJqYkdhYzhTYTZ5QjNWQzFqVmJ0UTsxMTE5MDpBVUtwN2lxc1FLZV8yRGVjWlI2QUVBOzEwOTk2OmRSamJHYWM4U2E2eUIzVkMxalZidFE7MDs="
}