ElasticSearch searchtype对搜索结果的影响

ElasticSearch 中的 search_type 简介

在 ElasticSearch 中，search_type 是一个重要的参数，它决定了 ElasticSearch 如何执行搜索请求并返回结果。不同的 search_type 会对搜索的性能、准确性以及返回结果的方式产生显著影响。理解这些差异对于优化搜索性能和获取预期的搜索结果至关重要。

ElasticSearch 支持多种 search_type，主要包括 query_then_fetch、dfs_query_then_fetch、query_and_fetch 和 dfs_query_and_fetch 等。每种类型都有其特定的应用场景和优缺点。

query_then_fetch

原理：query_then_fetch 是 ElasticSearch 默认的 search_type。其执行过程分为两个阶段。
- 查询阶段（Query Phase）：当客户端发送一个搜索请求时，协调节点会将查询请求广播到所有相关的分片（primary 和 replica）。每个分片在本地执行查询，并返回一个文档 ID 列表以及这些文档与查询的相关性得分（score）。协调节点接收到来自所有分片的结果后，会根据相关性得分对文档 ID 进行排序，选取前 from + size 个文档 ID。
- 获取阶段（Fetch Phase）：协调节点根据上一阶段选取的文档 ID，向包含这些文档的分片发送获取请求。每个分片返回实际的文档内容，协调节点将这些文档组装后返回给客户端。
优点：这种方式效率较高，因为在查询阶段只返回文档 ID 和得分，减少了网络传输的数据量。对于大多数搜索场景，默认的 query_then_fetch 能够满足需求，并且性能表现良好。
缺点：由于在查询阶段每个分片独立计算得分，可能会导致全局得分不够准确。特别是当文档分布不均匀或者索引中有大量分片时，这种差异可能会更明显。
代码示例：

{
    "search_type": "query_then_fetch",
    "query": {
        "match": {
            "content": "example"
        }
    },
    "from": 0,
    "size": 10
}

在这个示例中，通过设置 search_type 为 query_then_fetch，ElasticSearch 将按照上述两个阶段执行搜索。query 部分定义了具体的搜索条件，这里是在 content 字段中匹配 "example" 字符串。from 和 size 分别指定了结果集的起始位置和大小。

dfs_query_then_fetch

原理：dfs_query_then_fetch 同样分为两个阶段，与 query_then_fetch 类似，但在查询阶段之前增加了一个分布式词频统计（Distributed Frequency Statistics）阶段。
- DFS 阶段：协调节点首先向所有分片发送请求，收集每个分片上的词频信息（document frequency，即包含某个词的文档数量）以及全局词频信息（total number of documents containing the term）。这些信息用于更准确地计算文档的相关性得分。
- 查询阶段：基于 DFS 阶段收集到的信息，协调节点将查询请求广播到所有分片。每个分片在本地执行查询，并根据全局词频信息更准确地计算文档与查询的相关性得分，然后返回文档 ID 列表和得分。协调节点对这些结果进行排序，选取前 from + size 个文档 ID。
- 获取阶段：与 query_then_fetch 的获取阶段相同，协调节点根据选取的文档 ID 获取实际的文档内容并返回给客户端。
优点：通过提前收集词频信息，dfs_query_then_fetch 能够提供更准确的相关性得分，特别是在处理跨分片的搜索时。这对于需要精确排序的搜索场景非常有用，例如电商搜索中商品的排序。
缺点：由于增加了 DFS 阶段，这种方式的性能开销相对较大。DFS 阶段需要额外的网络通信来收集词频信息，这会增加搜索的响应时间，特别是在索引规模较大时。
代码示例：

{
    "search_type": "dfs_query_then_fetch",
    "query": {
        "match": {
            "content": "example"
        }
    },
    "from": 0,
    "size": 10
}

此示例与 query_then_fetch 的示例类似，只是将 search_type 设置为 dfs_query_then_fetch。ElasticSearch 会按照上述三个阶段执行搜索，以提供更准确的相关性得分。

query_and_fetch

原理：query_and_fetch 是一种简单直接的搜索方式，它将查询和获取合并为一个阶段。协调节点将查询请求广播到所有相关分片，每个分片在本地执行查询，并直接返回实际的文档内容以及相关性得分。协调节点接收到所有分片的结果后，根据得分进行排序，选取前 from + size 个文档返回给客户端。
优点：这种方式实现简单，减少了查询阶段和获取阶段之间的额外开销。在某些情况下，特别是当返回的文档数量较少且文档内容较小时，query_and_fetch 可以提供较好的性能。
缺点：由于每个分片直接返回实际的文档内容，网络传输的数据量较大。这在大规模索引或者网络带宽有限的情况下可能会导致性能问题。此外，与 query_then_fetch 类似，它可能存在全局得分不够准确的问题。
代码示例：

{
    "search_type": "query_and_fetch",
    "query": {
        "match": {
            "content": "example"
        }
    },
    "from": 0,
    "size": 10
}

通过设置 search_type 为 query_and_fetch，ElasticSearch 会在一个阶段内完成查询和文档获取，并返回结果。

dfs_query_and_fetch

原理：dfs_query_and_fetch 结合了 dfs_query_then_fetch 和 query_and_fetch 的特点。它同样在查询前增加了 DFS 阶段来收集词频信息，然后在一个阶段内完成查询和文档获取。协调节点先执行 DFS 阶段收集词频信息，然后将查询请求广播到所有分片。每个分片根据全局词频信息计算相关性得分，并直接返回实际的文档内容。协调节点对这些结果进行排序，选取前 from + size 个文档返回给客户端。
优点：这种方式既能够提供准确的相关性得分（得益于 DFS 阶段），又减少了查询和获取之间的额外开销。对于需要准确排序且返回文档数量较少的场景，dfs_query_and_fetch 可能是一个不错的选择。
缺点：尽管减少了阶段间的开销，但由于 DFS 阶段的存在，整体性能开销仍然相对较大。同时，由于每个分片直接返回文档内容，网络传输的数据量也较大，这可能会影响性能，特别是在大规模索引和低带宽网络环境下。
代码示例：

{
    "search_type": "dfs_query_and_fetch",
    "query": {
        "match": {
            "content": "example"
        }
    },
    "from": 0,
    "size": 10
}

此示例展示了如何使用 dfs_query_and_fetch 作为 search_type 进行搜索。

选择合适的 search_type

考虑因素：在选择 search_type 时，需要综合考虑多个因素。
- 准确性需求：如果搜索结果的相关性得分准确性至关重要，例如电商搜索中的商品排序，那么 dfs_query_then_fetch 或 dfs_query_and_fetch 可能更合适，因为它们通过 DFS 阶段提供了更准确的得分计算。
- 性能需求：如果性能是首要考虑因素，并且对得分准确性要求不是特别高，query_then_fetch 或 query_and_fetch 可能更适合。query_then_fetch 是默认选项，在大多数情况下性能良好，而 query_and_fetch 在返回文档数量少且文档内容小时可能表现出色。
- 网络带宽：如果网络带宽有限，应避免选择 query_and_fetch 和 dfs_query_and_fetch，因为它们会传输更多的数据。在这种情况下，query_then_fetch 或 dfs_query_then_fetch 可能更合适，因为它们在查询阶段只传输文档 ID 和得分。
- 索引规模：对于大规模索引，dfs_query_then_fetch 和 dfs_query_and_fetch 的性能开销可能会更加明显，因为 DFS 阶段需要处理更多的数据。在这种情况下，需要权衡准确性和性能，可能需要进行性能测试来确定最佳的 search_type。
性能测试：为了确定最适合特定应用场景的 search_type，建议进行性能测试。可以使用 ElasticSearch 提供的工具（如 benchmark 工具）或者自定义的测试脚本来模拟实际的搜索请求，并测量不同 search_type 下的响应时间、吞吐量等性能指标。通过性能测试，可以根据实际需求选择最优的 search_type，以达到性能和准确性的平衡。

例如，在一个电商搜索应用中，可以模拟不同的搜索场景，如热门商品搜索、全品类搜索等，并使用不同的 search_type 进行测试。通过分析测试结果，确定在保证商品排序准确性的前提下，哪种 search_type 能够提供最佳的性能。

search_type 对聚合操作的影响

聚合与 search_type 的关系：在 ElasticSearch 中，聚合操作（aggregations）与 search_type 也有一定的关联。聚合操作通常用于对搜索结果进行统计分析，例如计算文档数量、求和、平均值等。不同的 search_type 可能会影响聚合结果的准确性和性能。
对聚合准确性的影响：以 query_then_fetch 和 dfs_query_then_fetch 为例，对于某些聚合操作，如基于词频的聚合（如 terms 聚合），dfs_query_then_fetch 可能会提供更准确的结果。因为它在查询前收集了全局词频信息，这对于准确计算每个词的文档数量（在 terms 聚合中非常重要）是有益的。而 query_then_fetch 由于在查询阶段没有考虑全局词频信息，可能会导致聚合结果的偏差，特别是在跨分片的情况下。
对聚合性能的影响：从性能角度来看，dfs_query_then_fetch 由于增加了 DFS 阶段，会对聚合操作的性能产生一定影响。在进行大规模聚合操作时，DFS 阶段的开销可能会变得更加显著。相比之下，query_then_fetch 在聚合性能方面可能更具优势，因为它没有额外的 DFS 开销。但如果聚合结果对准确性要求较高，可能需要在性能和准确性之间进行权衡。
代码示例：

{
    "search_type": "dfs_query_then_fetch",
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "aggs": {
        "product_categories": {
            "terms": {
                "field": "category"
            }
        }
    }
}

在这个示例中，使用 dfs_query_then_fetch 作为 search_type 进行搜索，并同时执行一个 terms 聚合操作，以统计不同 category 字段值的文档数量。通过这种方式，可以利用 dfs_query_then_fetch 的特性来获得更准确的聚合结果。

search_type 在分布式环境中的考量

分片与副本的影响：在分布式 ElasticSearch 集群中，分片（shard）和副本（replica）的配置会影响 search_type 的执行。不同的 search_type 在处理分片和副本时的方式略有不同。例如，在 query_then_fetch 和 dfs_query_then_fetch 中，协调节点会将查询请求发送到所有相关的分片（包括 primary 和 replica）。这意味着副本分片也参与了查询和得分计算，从而提高了系统的可用性和查询性能。然而，这也可能导致不同分片之间的结果略有差异，特别是在文档分布不均匀的情况下。
跨集群搜索：当进行跨集群搜索（cross - cluster search）时，search_type 的选择变得更加复杂。由于涉及多个集群，网络延迟、数据一致性等问题需要考虑。在这种情况下，dfs_query_then_fetch 可能会面临更大的挑战，因为它需要在多个集群之间收集词频信息，这会增加网络开销和延迟。而 query_then_fetch 可能是一个更合适的选择，以减少网络通信和提高性能。但如果跨集群搜索对结果的准确性要求极高，可能需要仔细评估 dfs_query_then_fetch 的可行性，并通过优化网络配置等方式来降低其性能开销。
一致性与可用性的平衡：选择 search_type 时还需要考虑一致性和可用性之间的平衡。例如，dfs_query_then_fetch 由于其更准确的得分计算，可能会牺牲一定的可用性，因为 DFS 阶段可能会因为某些分片的故障而受到影响。而 query_then_fetch 在可用性方面可能表现更好，因为它的执行过程相对简单，对单个分片故障的容忍度更高。在设计分布式搜索系统时，需要根据业务需求确定合适的一致性和可用性级别，并据此选择 search_type。

动态调整 search_type

根据业务场景动态调整：在实际应用中，业务场景可能会随着时间或用户行为的变化而发生改变。例如，在电商促销期间，搜索流量可能会大幅增加，并且用户可能更关注搜索结果的速度而非精确排序。在这种情况下，可以动态调整 search_type 以适应业务需求。通过监测系统的性能指标（如响应时间、吞吐量）和用户行为数据（如搜索结果的点击率），可以实时决定是否需要切换 search_type。
实现动态调整的方法：一种实现动态调整 search_type 的方法是通过应用层的配置管理。可以在应用程序中设置一个配置参数，根据业务规则或实时监测数据来修改这个参数，从而改变发送到 ElasticSearch 的 search_type。另一种方法是利用 ElasticSearch 的动态模板（dynamic templates）功能。通过定义动态模板，可以根据索引的特征或查询的特定条件自动选择合适的 search_type。例如，可以根据索引的文档数量、字段类型等因素来动态选择 search_type。
注意事项：在动态调整 search_type 时，需要注意对系统性能和用户体验的影响。频繁切换 search_type 可能会导致系统不稳定，并且不同的 search_type 可能会导致搜索结果的差异，这可能会影响用户体验。因此，在进行动态调整之前，需要进行充分的测试和评估，确保调整后的 search_type 能够满足业务需求，同时不会对系统造成负面影响。

与其他 ElasticSearch 特性的结合

与缓存机制的结合：ElasticSearch 提供了多种缓存机制，如请求缓存（request cache）和字段数据缓存（field data cache）。不同的 search_type 与缓存机制的结合效果有所不同。例如，query_then_fetch 和 query_and_fetch 由于其执行过程相对简单，可能更容易利用请求缓存。如果一个查询请求在短时间内多次重复，请求缓存可以直接返回之前的查询结果，从而提高性能。而 dfs_query_then_fetch 和 dfs_query_and_fetch 由于增加了 DFS 阶段，缓存的复杂度可能会增加，因为 DFS 阶段的结果也需要考虑缓存。但如果能够合理配置缓存，仍然可以在一定程度上提高性能。
与路由机制的结合：路由机制（routing）在 ElasticSearch 中用于将文档分配到特定的分片。当使用路由机制时，search_type 的选择也会受到影响。例如，如果查询是基于特定路由值的，query_then_fetch 可能会因为只涉及特定的分片而性能更好，因为它减少了需要查询的分片数量。而 dfs_query_then_fetch 仍然需要在所有相关分片上执行 DFS 阶段，即使这些分片是通过路由机制预先确定的。因此，在结合路由机制使用时，需要根据查询的特点和性能需求来选择合适的 search_type。
与索引优化的结合：索引的优化（如字段映射优化、文档建模优化等）也与 search_type 密切相关。例如，如果索引中的字段进行了合理的映射和优化，不同的 search_type 可能会表现出不同的性能提升。对于一些精确匹配的字段，如果使用 query_then_fetch 可能已经能够满足性能需求，而对于需要复杂相关性计算的字段，dfs_query_then_fetch 可能会更合适。同时，文档建模的方式也会影响 search_type 的选择。如果文档结构设计合理，能够减少查询的复杂度，那么即使使用开销较大的 search_type 也可能不会对性能造成太大影响。

总结不同 search_type 的适用场景

query_then_fetch：适用于大多数常规搜索场景，对性能要求较高且对得分准确性要求不是极其严格的情况。例如，一般性的文本搜索、日志搜索等。它在默认情况下提供了较好的性能，并且在大多数 ElasticSearch 应用中是一个可靠的选择。
dfs_query_then_fetch：适用于对相关性得分准确性要求较高的场景，如电商搜索中的商品排序、学术文献搜索等。虽然性能开销相对较大，但能够提供更准确的排序结果，对于需要精确排名的应用非常重要。
query_and_fetch：适用于返回文档数量较少且文档内容较小的场景，并且对性能有一定要求。例如，在一些简单的实时搜索场景中，用户只需要快速获取少量文档，此时 query_and_fetch 可以减少查询阶段和获取阶段之间的开销，提高响应速度。
dfs_query_and_fetch：适用于对相关性得分准确性要求较高且返回文档数量较少的场景。它结合了 DFS 的准确性和 query_and_fetch 的减少阶段开销的特点，在一些特定的搜索需求下能够提供较好的平衡，但整体性能开销仍然相对较大。

在实际应用中，需要根据具体的业务需求、数据特点和性能要求，综合考虑并选择最合适的 search_type，以实现高效、准确的搜索功能。同时，还需要结合 ElasticSearch 的其他特性，如缓存、路由、索引优化等，进一步提升系统的性能和可用性。