搜索的时候,要依靠倒排索引;
排序的时候,需要依靠正排索引,看到每个document
的每个field
,然后进行排序。
所谓的正排索引,其实就是doc values
。
在建立索引的时候,一方面会建立倒排索引,以供搜索用;一方面会建立正排索引,也就是doc values
,以供排序,聚合,过滤等操作使用,doc values
是被保存在磁盘上的,此时如果内存足够,os会自动将其缓存在内存中,性能还是会很高;如果内存不足够,os会将其写入磁盘上
doc1: hello world you and me
doc2: hi, world, how are you
搜索时:
hello you --> hello, you
hello --> doc1
you --> doc1,doc2
sort by
出现问题,如果需要自定义排序(按照某些字段排序)那么就会出现问题,因为倒排索引已经被分词了。,此时就需要使用正排索引来进行分词
1.2 正排索引
doc1: { "name": "jack", "age": 27 }
doc2: { "name": "tom", "age": 30 }
2、文档查询关于文档的查询过程,前面博客已经解析过了:ElasticSearch7.3学习(六)----文档(document)内部机制详解
这里再简单的回顾一下。分为两个步骤,第一query
,第二fetch
。
(1)搜索请求发送到某一个coordinate node,构构建一个priority queue,长度以paging操作from和size为准,默认为10
(2)coordinate node将请求转发到所有shard,每个shard本地搜索,并构建一个本地的priority queue
(3)各个shard将自己的priority queue返回给coordinate node,并构建一个全局的priority queue
2.1.2 replica shard提升搜索吞吐量一次请求要打到所有shard的一个replica/primary上去,如果每个shard都有多个replica,那么同时并发过来的搜索请求可以同时打到其他的replica上去
2.2 fetch 2.2.1 fetch phase(1)coordinate node构建完priority queue之后,就发送mget请求去所有shard上获取对应的document
(2)各个shard将document返回给coordinate node
(3)coordinate node将合并后的document结果返回给client客户端
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