方式二 URL中指定参数 (不用)

原理

到每个分片把各分片的词频和文档频率进行搜集 然后完整的进行一个相关性算分 耗费CPU和内存 性能低

配置

搜索的URL中添加参数 “_search?search_type=dfs_query_then_fetch”

深度分页的性能

问题

因为每个分片上需要查的文档个数 = from + size 所以最终协调节点需要处理number_of_shard*(from+size)个文档个数 深度分页就是痛点了

示例 : 当一个查询 from=990 size=10 ES会在每个分片上都先取1000个文档 然后通过coordinating node聚合所有结果 最后再通过排序选取前1000个文档 展示990到1000这10条数据 页数越深 占用内存越多

解决

• 搜索语句使用 “search_after”:[13,“xsdafvwrevwerbvtwer”] 避免深度分页性能问题 作用 实时获取下一页文档信息 不能指定from 只能往下翻

通过唯一排序值定位

ES默认限定到10000个文档 想查询10001会报错

解决

• settings中设置 index.max_result_window

参考
阮一名资料
官方文档
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