ElasticSearch-Search运行机制

Search
Search执行的时候实际上是分为两个步骤运作的：Query 和 Fetch。
Query阶段

Fetch

排序
es默认采用相关性算分排序，用户可以通过设定sorting参数来自行设定排序规则。

GET book/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "author": "张三"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "sort": [
    {
      "publishDate": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

排序的过程实质是对字段原始内容排序对的过程，这个过程中倒排索引无法发挥作用，需要用到正排索引，也就是通过文档id和字段可以快速得到字段原始内容。
es对此提供了2种实现方式：

fieldata 默认禁用。
doc values默认启用，除了text类型。

Fieldata VS DocValues

ElasticSearch-Search运行机制

分页与遍历
es提供了3种方式来解决分页与遍历的问题：

from/size
scroll
search_after

from/size
最常用的分页方案。from 指明开始位置 size 指明获取总数。from从0开始算起。

GET book/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "author": "张三"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "from": 0,
  "size": 1
}

深度分页问题

ElasticSearch-Search运行机制

scroll
遍历文档集都api，以快照的方式来避免深度分页的问题

不能用来做实时搜索，因为数据不是实时的。
尽量不要使用复杂的sort条件，使用_doc最高效。
使用稍微复杂

Search_After
避免深度分页的性能问题，提供实时的下一页文档的获取功能。

缺点是不能使用from参数，即不能指定页数。
只能下一页不能上一页。
使用简单

应用场景

ElasticSearch-Search运行机制