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Elasticsearch Fetch阶段面试题

Elasticsearch Fetch阶段面试题 🚀

目录

  • 基础原理
  • 性能优化
  • 错误排查
  • 场景设计
  • 底层机制
  • 总结

基础原理

🔍 面试题1:基础原理

题目
请描述Elasticsearch分布式搜索中Query阶段和Fetch阶段的工作流程,为什么需要将搜索过程拆分为这两个阶段?

👉 点击查看答案
查询流程:
阶段步骤数据传输
Query阶段1️⃣ 协调节点向所有相关分片发送查询请求
2️⃣ 各分片在本地执行查询
3️⃣ 协调节点合并结果,生成全局排序
仅传输文档ID和排序值
Fetch阶段1️⃣ 协调节点向对应分片发送GET请求
2️⃣ 分片返回完整文档内容
3️⃣ 协调节点组装最终结果
传输完整文档内容
拆分原因:
  • 减少网络传输 📉

    • Query阶段仅传输ID和排序值
    • 避免传输无关文档内容
  • 并行优化

    • Query阶段可并行执行
    • Fetch阶段按需获取数据

性能优化

⚡ 面试题2:性能优化

题目
在Fetch阶段,如何避免获取大量文档导致的性能问题?列举3种优化手段并说明原理。

👉 点击查看答案
优化手段:
  1. Source Filtering 🔍

    GET /products/_search
    {"_source": ["n

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