Elasticsearch 7.3教程：如何深入理解搜索结果字段和时间超时字段？

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1. 搜索结果字段解析 - 首先插入一条测试数据 - 使用PUT请求更新文档 PUT /my_index/_doc/1 { title: 2019-09-10 } - 然后进行无条件的搜索 - 通过GET请求执行搜索 GET /my_index/_search - 获取搜索结果 { took: 0, timed_out: false, shards: { total: 1, success: true } }

1、搜索结果字段解析

首先插入一条测试数据

PUT /my_index/_doc/1 { "title": "2019-09-10" }

然后无条件搜索所有

GET my_index/_search

得到的结果

{ "took" : 0, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : { "value" : 1, "relation" : "eq" }, "max_score" : 1.0, "hits" : [ { "_index" : "my_index", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_score" : 1.0, "_source" : { "title" : "2019-09-10" } } ] } }

解释

took：took表示Elasticsearch执行搜索所用的时间，单位是毫秒。这里0毫秒代表特别快，实际上一般都在几十毫秒以上。

timed_out：是否超时，这里是没有

_shards：指示搜索了多少分片，成功几个，跳过几个，失败几个。

hits.total：查询结果的数量，3个document

hits.max_score：score的含义，就是document对于一个search的相关度的匹配分数，越相关，就越匹配，分数也高

hits.hits：包含了匹配搜索的document的所有详细数据

2、time_out字段解析

例如下图所示：存在一个book索引，2个分片，0副本。

两个节点上都存在1亿条数据，假如说搜索10条，只需要10ms，这样对前端没啥影响，但是数据量太大时，搜索1个分片都需要10分钟的话，而且ES搜索的请求是每个主分片都要进行搜索，那么这个时间还得加长。这样情况下，用户肯定是受不了的。

于是引出time_out机制。指定每个shard只能在给定时间内查询数据，能有几条就返回几条。这样至少能搜索出来结果，用户也能好受一点。