一、使用场景介绍
elasticsearch除了普通的全文检索之外，在很多的业务场景中都有使用，各个业务模块根据自己业务特色设置查询条件，通过elasticsearch执行并返回所有命中的记录的id；如果命中的记录数达到数万级别的话，查询性能会有明显的下降，尤其是命中超大型的document的时候；
获取记录的id目前可以使用的有三种方式；
通过_source:["id"]
设置_source:false,通过es返回的元数据_id分离出device的id；
使用store=true来单独的存储device id，查询的时候使用stored_fields= ['id']；
二、store映射参数
默认情况下，字段值会被索引以使其可搜索，但不会存储它们。这意味着可以查询该字段，但不能检索原始字段值。
通常这并不重要。该字段值已经是_source字段的一部分，该字段是默认存储的。如果您只想检索单个字段或几个字段的值，而不是整个_source，那么可以通过_source过滤来实现。
在某些情况下，存储字段是有意义的。例如，如果你有一个文档，一个标题，一个日期，和一个非常大的内容字段，你可能想只检索标题和日期，而不必从一个大的_source字段提取这些字段:
设置对应字段的store参数为true，并创建mapping；
PUT my_store_test
{
"mappings": {
"_doc": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"store": true
},
"date": {
"type": "date",
"store": true
},
"content": {
"type": "text"
}
}
}
}
}
{
"acknowledged" : true,
"shards_acknowledged" : true,
"index" : "my_store_test"
}
put一个document进行索引
PUT my_store_test/_doc/1
{
"title": "Some short title",
"date": "2015-01-01",
"content": "A very long content field..."
}
{
"_index" : "my_store_test",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 0,
"_primary_term" : 1
}
通过在查询语句中设置stored_fields来筛选要返回的字段，elasticsearch返回的fields字段包含对应的字段值；
GET my_store_test/_search
{
"stored_fields": [ "title", "date" ]
}
{
"took" : 2,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 1,
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "my_store_test",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 1.0,
"fields" : {
"date" : [
"2015-01-01T00:00:00.000Z"
],
"title" : [
"Some short title"
]
}
}
]
}
}
三、测试情况
我们测试使用my_store_index，里边包含50W的document，还有一些特别大的document；
我们fetch_ids_query进行测试
默认情况下通过elasticsearch查询返回的_source字段获取记录的id字段；
通过take_from__id控制从elasticsearch查询返回的元数据_id解析出记录id；
通过task_stored_fields控制从elasticsearch查询返回的fields获取记录的id；
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch_dsl import Search, Q
import time
def fetch_ids_query(client, take_from__id = False, task_stored_fields = False):
start = time.time()
s = Search(using=client, index="my_store_index")
s = s.params(http_auth=["test", "test"], request_timeout=50);
q = Q('bool',
must_not=[Q('match_phrase_prefix', name='us')]
)
s = s.query(q)
s = s.source(False) if take_from__id else s.source(['id'])
if task_stored_fields:
s = s.extra(stored_fields= ['id'])
s = s.source(False)
s = s[0:40000]
response = s.execute()
print(f'hit total {response.hits.total}')
print(f'fetch total {len(response.hits.hits)}')
ids = []
if take_from__id:
for hit in response.hits.hits:
id = hit['_id'][37:]
ids.append(id)
elif task_stored_fields:
for hit in response.hits.hits:
id = hit.fields['id'][0]
ids.append(id)
else:
for hit in response.hits.hits:
id = hit._source['id']
ids.append(id)
end = time.time()
print(f"all execute time {end - start}s")
client = Elasticsearch(hosts=['http://127.0.0.1:9200'], http_auth=["test", "test"])
print('fetch id from source')
fetch_ids_query(client);
print()
print('fetch id from _id and set source = false')
fetch_ids_query(client, True);
print()
print('fetch id from stored id and set source = false')
fetch_ids_query(client, False, True);
四、测试结果
经测试在命中484970，fetch 40000条记录的前提下，后两种方式的执行时间更短，但是通过元数据解析_id会更加友好，不仅节省存储空间，而且查询的时候避免了内存和CPU的震荡；
fetch id from source
hit total 484970
fetch total 40000
all execute time 28.691869497299194s
fetch id from _id and set source = false
hit total 484970
fetch total 40000
all execute time 11.315539121627808s
fetch id from stored id and set source = false
hit total 484970
fetch total 40000
all execute time 13.930094957351685s