ElasticSearch搜索解析

这篇介绍稍多，篇幅可能有点多，下面会针对一些重要的点做一些小测试

搜索返回文档解析

hits
搜索返回的结果中最重要的一部分其中包含了 索引信息（_index，_type，_index，_source，_score）,_source又是其中我们最需要的东西，里面包含了查询的整个文档的内容，默认返回10个文档，这块可以结合分页处理

took
显示查询花费的时间

shards
查询的数据实际都检索了几个分区，这块跟关系型数据库中的表分区差不多，mysql 中的 partitions 通过执行计划查看可以看到
"_shards" : {
"failed" : 0,
"successful" : 10,
"total" : 10
}
看下上面的问题，这里可以会有失败的检索分片个数，在时间过程中如果数据分片丢失了，这里仍然会返回查询到的数据

timeout
查询是否超时
"timed_out" : false，我们也可以这样来写
GET _index/_type/?timeout=50 （ms）
给出我们的预期检索时间，当数据体量过大的时候或服务器性能本身的瓶颈，可能一次有效的搜索返回的结果很大（很多满足条件的搜索），这可能需要很长的时间，这是用户不能接受的，给出一个预期的需要查询的失效时间，满足这个时间就会停止查询，返回我们的结果，当然 可能搜索 10ms可能也会有很多数据，这块就需要分页显示了，给数据库分页一个概念

多索引多类型查询 

满足如下规则即可
_index1,_index2/_type1,_type2/_search 用逗号分隔开

对应泛指情况可以使用*来处理，这点有点类似 Window系统中常用的搜索 如 *.jpg
a*,b*/_type1,_type2/_search
这里需要说明的是所有的 索引类型都是组合关系

分页查询

分页查询结合前面的查询通过 size 、from 来处理
GET _index/_type/_search?size=10&from=10
size：需要查询的数据条数 、from：从那一条开始 默认是0，这块与EF中的 Take(size).Skip(from) 类似，取多少条，跳过多少开始取

这里如果是单个分片查询还好，如果数据来之多个分片的情况下，排序就需要处理了，否则查询出来的数据可能不是最满足我们条件的数据。

如果我们能在查询来自3个分片，我们需要在我们实际查询的逻辑是先查询出来在组合起来排序取到size，这点类似 你高中时期的成绩

如：我们需要取出来 全年级排名前40-50的人员信息，首先我们不能取每个班级第40-50的人员 然后按班级组合在一起 在取第40-50，显然这样做是错误的，因为 班级1-50中的一些完全有可能在年纪40-50中，但是这里有一个临界点，就是班级中50以后的绝对不会在年级的前50，这是可以肯定的，为了查询到最后的结果，必须把每个班级都是取前5-条数据，然后合并后在取第40-50的数据才是正确的

注：这里我们实际要检索的数据 是 【分片数据*from】的数量，当我们的分页纵深很大的时候 取到第500页，每页10条，3个分片，最终检索出来的数据是 3*5000 条数据的排序 ，如果取到数据纵深越大，搜索效率也是越低的

轻量查询

轻量级查询不需要写表达式，一般通过get请求，通过参数的方式查询结果，带有query match 等表达式的查询不一样，它是通过地址栏组合参数来处理

结合前面数据例子：
http://192.168.0.212:9200/liyouming/_search?pretty&q=+mytext:黎又铭)
结果：

{
  "took" : 7,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 3,
    "max_score" : 3.0561461,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "liyouming",
        "_type" : "liyoumingtext",
        "_id" : "c7eQAWoB0Mh7sqcTGY-K",
        "_score" : 3.0561461,
        "_source" : {
          "mytext" : "中午黎又铭在操场上打篮球"
        }
      },
      {
        "_index" : "liyouming",
        "_type" : "liyoumingtext",
        "_id" : "dLeQAWoB0Mh7sqcTdo9b",
        "_score" : 2.1251993,
        "_source" : {
          "mytext" : "深夜还在写代码的人只有黎又铭"
        }
      },
      {
        "_index" : "liyouming",
        "_type" : "liyoumingtext",
        "_id" : "crePAWoB0Mh7sqcTzY-2",
        "_score" : 0.8630463,
        "_source" : {
          "mytext" : "黎又铭早上吃了一碗面"
        }
      }
    ]
  }
}

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