Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，它天生支持分布式搜索机制，具有搜索、分析、挖掘海量数据的能力，同时还是一个可扩展、近实时的搜索引擎。
本文主要分析ElasticSearch分布式搜索的机制，比较不同的搜索类型，并针对ElasticSearch在搜索过程中存在的一些问题进行分析，同时给出优化方案。
ES分布式搜索过程中，需要将请求分发到所有相关的分片，并将各分片的结果聚合到一起。故搜索过程分为两个阶段：Query和Fetch。假设集群设置为2个主分片、1个副本分片，即每个索引会有4个主副本分片。如图所示：
Query阶段：
1.用户搜索请求到ES集群的某一个节点上，该节点收到用户请求后，以协调节点的身份，在4个分片中随机选择2个分片（构成完整的数据集），将请求分发到对应分片所在的数据节点上。
2.各节点收到请求后，搜索相关分片上的文档，根据本分片上词频及文档频率进行相关性评分计算，同时根据分值进行排序，返回from+size个排序后结果给协调节点，这个结果并不包含全部的文档信息，仅提供足够协调节点对所有结果进行合并重排序的信息。
Fetch 阶段：
协调节点会将Query阶段从每个分片上获取到的排序后的结果重新进行排序及合并，按照集群配置，协调节点总共会收到2*（from+size）个结果，根据重新排序的结果选取from+size个结果，同时根据结果中的文档ID，去对应的分片根据文档ID获取详细文档数据，返回给客户端。
ES的这种查询方式存在两个问题：
在查询过程中，每个分片需要返回的文档个数为：from+size个，协调节点需要汇总处理number_of_shards*(from+size)个文档，ES为了避免深度分页消耗节点过多内存，默认限定只能查询10000个文档，from+size的数量越大（出现深度分页情况），协调节点处理的数据越多，占用协调节点的内存越大，给协调节点带来较大压力。
在查询过程中，为文档相关性评分计算都是基于本分片上的词频和文档频率进行的，而协调节点排序是基于各分片评分的结果进行综合排序的，各分片的评分依据不一致，会导致相关性评分偏离的问题；在主分片数量大于1的情况下，如果主分片数里越多，相关性算法会越不准。
针对以上的两个问题，ES提供了一些解决方案：
针对性能问题（深度分页问题），ES有两种用于查询深度分页情况下的查询方法：Search After，使用search after进行查询时，每次查询时会返回当前页的sort值，可以根据sort值查询下一页的数据。使用Search after时多个分页请求需要有相同的查询和排序参数。如果多次分页请求之间，ES进行了refresh操作（即index-buffer中的数据写入到segment，这时index-buffer中的数据将能被查询到），这样会导致排序结果的改变，使得跨页的排序结果不一致。为了避免发生这种情况，可以通过创建PIT的方式，在多次分页请求中保持当前索引的状态，获取PIT时可以指定keep_alive参数，指定PIT存在的时间。
例：POST /my-index-000001/_pit?keep_alive=1m
该API返回一个PIT ID：
第一次查询时，带上PIT ID，同时在sort参数中，需要指定一个唯一的排序字段，这个字段的取值是唯一的（例如doc IDs），如果排序参数中没有这个字段，则有可能会丢失结果或者出现重复结果。
查询返回结果：
返回结果中，会有sort值，在查询下一页时，带上前一页查询返回的sort值，即可实现向下翻页。如果使用了PIT需要一并放在查询参数中。
通过重复这个查询操作即可实现滚动翻页的功能。查询完毕后应该通过DELETE /_pit接口将PIT删除。
Search After存在的局限性：不支持指定页数，即不能设定from参数，只能从第一页开始往后进行；只支持向后翻页，不能跨页访问，只能从当前页一页一页往后翻。Scroll API（当前版本7.11已不再推荐使用Scroll进行深度分页，在这里还是介绍一下这种查询方式）
Scroll查询方式的原理相当于对当前查询创建一个快照，后面的每次查询，都基于第一次查询创建的快照进行。在第一次查询时，需要在请求中指定scroll参数，并设置快照保存的时间。如scroll=1m即该查询的快照将被保持一分钟。
查询将会返回_scroll_id，_scroll_id一般不会发生变化，但是以防万一，下一个查询的请求最好还是使用上一个查询请求返回的_scroll_id。当查询只需要返回全量文档，不考虑文档排序值时，可将sort值指定为_doc，这样可以优化查询的速度。可以通过 POST /_search/scroll 接口更新scroll保存的时间。
因为scroll是对当前查询创建一个副本快照，会占用较大的内存，所以当scroll使用完毕后，需要及时对scroll进行清理。可以使用DELETE /_search/scroll {scroll_id:””}的方式进行。es对scroll的最大数量进行了限制，默认可以创建500个scroll，可以通过search.max_open_scroll_context参数进行设置。
scroll存在的局限性：因为是对查询结果创建快照进行查询，所以当查询期间，如果有新数据写入，这些新增的数据将无法被查询到。
根据以上对不同查询类型的分析，可以得出不同搜索类型的适用场景：
普通from+size查询方式：适用于只需要获取排序靠前的部分文档。
Search after查询方式：适用于深度分页情况。
Scroll查询方式：适用于单个请求需要获取大量文档的情况。
1.当数据量不大时，将主分片的数量设置为1，当数据量很大时，保证文档均匀分布在各个分片上。
2.使用DFS Query Then Fetch，这样在搜索的时候各个分片会收集词频和文档频率，然后根据这些词频和文档频率统一进行相关性评分计算，这样文档的相关性评分最为准确。但是一般不建议使用这种方式，因为会耗费较多的CPU和内存。
作者：中国农业银行研发中心 王灿
