Elasticsearch 异步搜索 Async search 实战
铭毅天下
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·
2021-11-10 08:17
1、Elasticsearch 异步搜索定义
异步搜索 API 可异步执行搜索请求、监控其进度并检索可用的部分结果。
如下的官方介绍动画，能更加生动的介绍清楚异步检索。
传统检索 VS 异步检索，在数据量比较大时：
传统检索可能导致超时，以至于无数据返回；或者需要等待很久，用户体验差。 异步检索，可以快速响应数据，用户无需等待。
2、Elasticsearch 异步搜索发布的版本
Elasitcsearch V7.7.0版本。
3、Elasticsearch 异步搜索适用场景
异步搜索允许用户在异步搜索结果可用时检索它们，从而消除了仅在查询完全完成后才最终响应的情况。
4、Elasticsearch 异步搜索实战
4.1 执行异步检索
否则普通索引会直接返回结果数据。
拿个普通索引试验一下：
POST kibana_sample_data_flights/_async_search?size=0
{
"sort": [
{
"timestamp": {
"order": "asc"
}
}
],
"aggs": {
"sale_date": {
"date_histogram": {
"field": "timestamp",
"calendar_interval": "1d"
}
}
}
}
返回结果：
{
"is_partial" : false,
"is_running" : false,
"start_time_in_millis" : 1628663114252,
"expiration_time_in_millis" : 1629095114252,
"response" : {
"took" : 23,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 10000,
"relation" : "gte"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
为了达到异步检索的目的，可以用推荐的测试写入数据的工具：
https://github.com/oliver006/elasticsearch-test-data
你是不是也困惑，没有测试数据或者没有一定数量的测试数据？小工具来了。
产生100W+数据，一条指令：
python es_test_data.py --es_url=http://172.21.0.14:19205 --count=1000000
结果如下：
Done - total docs uploaded: 1000000, took 71 seconds
可以结合自己业务场景优化一下，python 代码编写，很适合封装成自己的小工具。
有了数据，异步检索直接开搞！
POST test_data/_async_search?size=0
{
"sort": [
{
"last_updated": {
"order": "asc"
}
}
],
"aggs": {
"sale_date": {
"date_histogram": {
"field": "last_updated",
"calendar_interval": "1d"
}
}
}
}
返回结果如下：
{
"id" : "FjUxQURkZFZyUVVlUUNydjVSZXhmWGcedFJCVnRVSVhSdVM0emN2YXZfTU9ZQToyNzE3MTcy",
"is_partial" : true,
"is_running" : true,
"start_time_in_millis" : 1628662256012,
"expiration_time_in_millis" : 1629094256012,
"response" : {
"took" : 1008,
"timed_out" : false,
"terminated_early" : false,
"num_reduce_phases" : 0,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 0,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 0,
"relation" : "gte"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
}
}
}
如果看不到上述结果，说明数据量还不够大。可以再导入一些。
核心返回参数解释一下：
id——可用于监控其进度、检索其结果和/或删除它的异步搜索的标识符。 is_partial——当查询不再运行时，指示在所有分片上搜索是失败还是成功完成。在执行查询时，is_partial 始终设置为 true。 is_running——搜索是否仍在执行中或已完成。 total——总体而言，将在多少个分片上执行搜索。 successful——有多少分片已成功完成搜索。
4.2 查看异步检索
GET /_async_search/FjFoeU8xMHJKUW9pd1dzN1g2Rm9wOGcedFJCVnRVSVhSdVM0emN2YXZfTU9ZQToyNjYyNjk5
4.3 查看异步检索状态
GET /_async_search/status/FjUxQURkZFZyUVVlUUNydjVSZXhmWGcedFJCVnRVSVhSdVM0emN2YXZfTU9ZQToyNzE3MTcy/
4.4 删除/中止异步检索
DELETE /_async_search/FjFoeU8xMHJKUW9pd1dzN1g2Rm9wOGcedFJCVnRVSVhSdVM0emN2YXZfTU9ZQToyNjYyNjk5
5、官方文档地址
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/async-search.html
6、小结
异步搜索认证考试环节，大家了解就可以，能找到官方文档位置，知道有哪几个API。
实战业务环节结合业务需求去选型使用即可。但，更倾向于数据量极大的业务传统同步请求体验差的场景。
你实战业务场景有没有使用异步检索？欢迎留言讨论。
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