Elasticsearch的timeout机制与_search结果字段释义

一、_search结果

1、ES语句

GET /product/_search

2、结果

{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 3,
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "product",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "xiaomi shouji",
          "desc" : "niubi quanwangtong"
        }
      }
    ]
  }
}

3、结果分析

字段解释
took此次搜索请求消费了多少时间(ms)
timed_out搜索超时时间,具体含义下面说
_shards.totalshard的总个数
_shards.successfulshard的成功数,
_shards.failed坏掉的shard个数。primary 和 replica全部挂掉才会产生failed数,代表这个shard的index完全不可用。
hits.total.value此次搜索请求返回了多少条document
hits.max_score此次搜索的所有结果中,最大的相关度分数是多少
hits.hits此次请求返回的document,默认前10条。按照相关度_score降序排序

二、timeout机制

1、用法

GET /search?timeout=1s/ms/m

2、demo

GET /_search?timeout=10ms
GET /test_index/_search?timeout=10s
GET /product/_search?timeout=10m

3、详细说明

  • 默认查询都没设置timeout
  • 若设置了则规则是如下

假设用户查询结果有10W条数据,但是需要10分钟才能查询完毕,但是用户设置了1秒的timeout,那么不管当前1s内一共查询到了多少数据,都会返回这1s内的的数据,也就是说查询超过1s了,ES会自动在1s的时候结束查询,将当前的查询结果返回给client。

4、总结

  • timeout机制可以防止N个请求进来阻塞在那里
  • timeout导致搜索的数据可能不是全的,也可能是全的

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在这里插入图片描述

<think>嗯,用户想了解关于 Elasticsearch 中的 `span_or` 查询。首先,我需要回忆一下 Span Queries 的相关知识。Span 查询主要用于处理位置敏感的文本搜索,比如短语、临近词等。`span_or` 是其中的一种,用来组合多个 Span 查询,类似于逻辑“或”操作。 接下来,我应该确定用户的使用场景。可能用户正在处理需要多个邻近条件匹配的情况,例如在文档中查找两个不同短语中的任意一个。用户可能已经了解基本的 Term 或 Match 查询,现在需要更精确的位置控制。 需要详细解释 `span_or` 的结构和参数。它的语法是包含一个 `clauses` 数组,里面放入多个 Span 类型的子查询,比如 `span_term`、`span_near` 等。要注意每个子查询都必须是 Span 类型,否则会报错。 然后,给出一个具体的示例会有帮助。例如,查询包含“error”或“failure”的文档,但这两个词的位置需要满足一定的邻近条件。这时候可以用 `span_or` 结合 `span_term` 查询。或者更复杂的例子,组合 `span_near` 和 `span_term`,展示如何灵活运用。 还需要比较 `span_or` 和普通的 `bool` 查询中的 `should` 子句的区别。Span 查询关注词的位置和顺序,而 `bool` 查询更侧重相关性评分,可能忽略位置信息。因此,在需要精确控制词位置时,`span_or` 更适合。 可能用户会遇到的问题包括语法错误,比如子查询不是 Span 类型,或者对查询结果不理解。需要提醒用户注意子查询类型,以及如何结合其他 Span 查询来构建复杂条件。 最后,总结 `span_or` 的适用场景,强调其在位置敏感搜索中的优势,并建议用户根据需求选择合适的查询类型。同时,指出性能方面的考虑,因为 Span 查询可能相对较慢,特别是在处理大数据集时。</think>Elasticsearch 中的 `span_or` 查询是 **Span Queries 家族**中的一员,专门用于处理基于文本位置(position-based)的搜索场景。以下是逐步详解: --- ### 一、Span 查询的核心特点 Span 查询专注于 **词项的位置关系**(如词序、距离、重叠等),常用于: - 短语搜索(需精确词序) - 排除干扰词 - 邻近词匹配(如"A在B的5个词范围内") - 组合复杂的位置逻辑 --- ### 二、`span_or` 的作用 `span_or` 用于 **逻辑"或"组合多个 Span 子查询**,类似传统 `bool.should`,但专门处理位置敏感的查询条件。 #### 语法结构 ```json { "query": { "span_or": { "clauses": [ { "span_term": { "field": "value1" } }, { "span_term": { "field": "value2" } } ] } } } ``` --- ### 三、关键参数说明 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |---------|------------|------|----------------------------------------| | `clauses` | 数组 | 是 | 包含多个 Span 类型子查询(如 `span_term`, `span_near` 等) | --- ### 四、使用示例 #### 示例1:匹配任意词项 查找字段 `message` 中包含 **"error" 或 "failure"** 的文档: ```json { "query": { "span_or": { "clauses": [ { "span_term": { "message": "error" } }, { "span_term": { "message": "failure" } } ] } } } ``` #### 示例2:组合复杂位置条件 查找 **"server"后紧跟"crash"** 或 **包含"timeout"** 的文档: ```json { "query": { "span_or": { "clauses": [ { "span_near": { "clauses": [ { "span_term": { "message": "server" } }, { "span_term": { "message": "crash" } } ], "slop": 0, // 允许的最大间隔词数(此处要求紧密相邻) "in_order": true } }, { "span_term": { "message": "timeout" } } ] } } } ``` --- ### 五、 `bool.should` 的对比 | 特性 | `span_or` | `bool.should` | |---------------------|------------------------------|---------------------------| | **定位能力** | 精确控制词项位置关系 | 基于相关性评分,忽略位置 | | **性能** | 较慢(需计算位置) | 较快 | | **适用场景** | 需要位置逻辑(如短语、邻近词)| 普通关键词匹配 | --- ### 六、注意事项 1. **子查询必须为 Span 类型** 如 `span_term`, `span_near`, `span_first` 等,否则会报错。 2. **结合其他 Span 查询** 可嵌套使用 `span_or`、`span_and`、`span_not` 构建复杂逻辑。 3. **性能优化** 避免过度嵌套,尤其在处理大文本字段时,可能影响查询速度。 --- ### 七、典型应用场景 1. 日志分析中查找多种错误模式的关键词组合 2. 法律文档中匹配多个备选条款的精确表述 3. 专利检索中识别特定术语的变体组合 如果需要处理 **非位置敏感** 的普通逻辑“或”,建议优先使用 `bool.should`,它在性能和简洁性上更优。
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