ES查询踩两个坑

1.数据刷新策略

现象：每次insert之后，立刻查询es的数据是有可能查不到的，因为es从内存写到磁盘需要时间

原因：es默认每1s执行一次refresh，因此文档实时性被提高到1s，这也是es被称为近实时的原因

解决方法：写的时候指定数据刷新策略， request().setRefreshPolicy(RefreshPolicy.IMMEDIATE);

　　枚举org.elasticsearch.action.support.WriteRequest.RefreshPolicy定义了三种策略：

NONE,

IMMEDIATE,

WAIT_UNTIL;

2.查询条件中含有中文导致查询不到数据

elasticsearch 里默认的IK分词器是会将每一个中文都进行了分词的切割，

所以你直接想查一整个词，或者一整句话是无返回结果的。

解决办法：

查询条件字增加.keyword后缀

QueryBuilders.termQuery("filed.keyword", "查询中文内容")

解释：ElasticSearch 5.0以后，string类型有重大变更，移除了string类型，string字段被拆分成两种新的数据类型: text用于全文搜索的,而keyword用于关键词搜索

通过资料的查阅,发现默认值是10000,如果要查询大于10000条,我们就需要修改es的max_result_window默认值

解决方法：

我们在创建索引的时候设置："index.max_result_window": "10000", 这个值默认一万，我们可以改成自己想要的值

1. 因为ES不能改变分片数量，所以创建索引的时候要指定好分片数量

ES 默认为一个索引创建 5 个主分片, 并分别为每个分片创建一个副本分片。

解决办法：合理的分片数量可以提高写入性能和稳定性。

　　分片数可以理解为MySQL中的分库分表

　　ES查询主要分为两类：单ID查询以及分页查询。

　　分片数越大，集群横向扩容规模也更大，根据分片路由的单ID查询吞吐量也能大大提升，但聚合的分页查询性能则将降低；

　　分片数越小，集群横向扩容规模也更小，单ID的查询性能也会下降，但分页查询的性能将会提升。

2、避免深分页查询ES集群的分页查询支持from和size参数，

　　查询的时候，每个分片必须构造一个长度为from+size的优先队列，

　　然后回传到网关节点，网关节点再对这些优先队列进行排序找到正确的size个文档。

　　假设在一个有6个主分片的索引中，from为10000，size为10，每个分片必须产生10010个结果，

　　在网关节点中汇聚合并60060个结果，最终找到符合要求的10个文档。

　　由此可见，当from足够大的时候，就算不发生OOM，也会影响到CPU和带宽等，从而影响到整个集群的性能。

　　所以应该避免深分页查询，尽量不去使用。

　　scroll 可以先查询出一些数据，然后再紧接着依次往下查询。在第一次查询的时候会有一个滚动id，

　　相当于一个锚标记，随后再次滚动搜索会需要上一次搜索滚动id，根据这个进行下一次的搜索请求。

　　每次搜索都是基于一个历史的数据快照，查询数据的期间，如果有数据变更，那么和搜索是没有关系的。

　　性能会比上面说的分页性能要高很多，基本上都是毫秒级的。

　　这个适合于那种类似微博下拉翻页的，不能随意跳到任何一页的场景。