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1. _search 是什么？
_search 用来在 索引/数据流 上执行查询与聚合，请求体用 Query DSL（JSON）编写。返回值里 hits.hits 是前 N 条结果（默认 10 条）。(Elastic)
最小示例：
GET /my-index-000001/_search
{"query": {"match": { "user.id": "kimchy" }}
}
这会按相关性（_score）返回 top10。(Elastic)
2. Query DSL 基础与组合
- 全文查询：
match/multi_match面向分析后的文本； - 词项级（精确）查询：
term/terms/range适合过滤； - 布尔组合：
bool的must/should/filter/must_not；filter不计分、可缓存，适合“先过滤后打分”。(Elastic)
3. 常用能力清单（带实用片段）
3.1 同时搜多个索引/数据流
支持 逗号分隔 与 通配：
GET /logs-2025.08-*,metrics-*/_search
也可以对某些索引加权（indices_boost）。(Elastic)
3.2 只取需要的字段
默认每条命中都会返回完整 _source。若只需少量字段，建议用 _source include 或 fields：(Elastic)
{"_source": ["@timestamp","message","user.id"],"fields": ["computed_runtime_field"] // 运行时字段用 fields 取值
}
3.3 排序与打分
默认按 _score。要按业务字段排序，用 sort；需要自定义相关性，可用 script_score（注意性能）。(Elastic)
3.4 分页三件套
from/size：简单但大页会慢；search_after：深分页推荐，基于上页最后一条的 sort 值；scroll：离线批量遍历用，实时搜索不建议。(Elastic)
3.5 运行时字段：查询里“临时造字段”
不改 mapping，也能在查询期临时定义字段并参与聚合/过滤：(Elastic)
GET /my-index/_search
{"runtime_mappings": {"day_of_week": {"type": "keyword","script": {"source": "emit(doc['@timestamp'].value.dayOfWeekEnum.getDisplayName(TextStyle.FULL, Locale.ENGLISH))"}}},"aggs": {"by_dow": { "terms": { "field": "day_of_week" } }}
}
3.6 超时与取消
timeout：给每个分片一个收集时间上限；到期用已收集到的命中返回（适合低延迟优先）。(Elastic)- 取消：HTTP 连接断开或通过 Task Management 取消任务。(Elastic)
3.7 track_total_hits：命中数精度 vs 性能
- 默认精确到 10,000，超过则返回“下界”（
relation: "gte"）； - 设为
true得到精确总数（禁用 MaxWAND，更慢）； - 也可设整数阈值（如
100），精确计到该阈值即可。(Elastic)
{ "track_total_hits": 100, "query": { "match": { "user.id": "elkbee" } } }
3.8 只想知道“有没有命中”
最快路径：size: 0 + （可选） terminate_after: 1（每分片找到第一条就停）。注意 terminate_after 有使用注意，尽量让 ES 自动提前终止；跨多温层数据流时不要用。(Elastic)
GET /_search?q=user.id:elkbee&size=0&terminate_after=1
3.9 异步搜索：长查询的标配
大数据量或跨多集群用 Async Search：先提交、拿到 id，随后轮询获取阶段性/最终结果。可用 wait_for_completion_timeout 把“提交与等待”合成一步。(Elastic)
POST /my-index-*/_async_search?wait_for_completion_timeout=2s&keep_alive=10m
{ "query": { "range": { "@timestamp": { "gte": "now-1h" } } } }GET /_async_search/<id>
4. “一眼看懂”选型与性能开关
| 目标 | 推荐做法 |
|---|---|
| 高频在线检索 | bool + filter 先过滤后打分；只取需要字段；限制 from+size |
| 深分页 | 使用 search_after，避免 from 很大 |
| 实时聚合 | 尽量聚合小范围数据；必要时用 timeout 防长尾 |
| 要精确总数 | track_total_hits: true（注意性能）或设一个合理上限值 |
| 仅判断是否存在 | size: 0 +（可选）terminate_after |
| 查询期造临时字段 | runtime_mappings + fields 取值 |
| 长耗时查询 | _async_search + keep_alive，前台不阻塞 |
参考项见官方 _search、Query DSL、runtime fields、Async Search 文档。(Elastic)
5. 实战范式：日志检索（含聚合与分页）
GET /logs-2025.08-*/_search
{"track_total_hits": 1000,"_source": ["@timestamp","service.name","message","trace.id"],"query": {"bool": {"filter": [{ "range": { "@timestamp": { "gte": "now-15m" } } },{ "term": { "service.env": "prod" } }],"must": [{ "simple_query_string": { "query": "\"timeout\" | \"latency\"", "fields": ["message^2","error.message"] } }]}},"aggs": {"top_services": { "terms": { "field": "service.name", "size": 10 } }},"sort": [{ "@timestamp": "desc" }],"size": 50
}
- 过滤放
filter，全文匹配放must； - 既要列表又要统计，用聚合；
- 需要深翻页时，把
sort的最后一条带回做search_after。(Elastic)
6. 常见坑位与排雷
- 把过滤写成打分：
must的term/range也会参与评分，推荐放filter。(Elastic) - 过度追求精确总数：
track_total_hits: true会牺牲性能，评估业务是否真的需要。(Elastic) terminate_after滥用：官方建议谨慎，避免多层数据流/大范围；让 ES 自行早停更稳。(Elastic)- 大页
from：越往后越慢；用search_after。(Elastic) - 长查询阻塞前端：改用
_async_search，并合理设置keep_alive、wait_for_completion_timeout。(Elastic)
7. 收尾
把 _search 玩明白，关键是三件事：写好 Query DSL、只拿必要数据、用对性能开关。线上一旦出现慢查/长尾，用 timeout 或转 _async_search，同时从过滤建模、索引/分片设计与缓存命中率几路并进优化。需要的话，我可以根据你的业务字段给一份 查询模板 + 指标看板（took/timeout/命中率） 的落地清单。