我们如果发出一个搜索请求的话，会拿到一堆搜索结果
GET /test/_search{ "took" : 1, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : { "value" : 2, "relation" : "eq" }, "max_score" : 1.0, "hits" : [ { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_score" : 1.0, "_source" : { "field1" : "value1", "field2" : "value2" } }, { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "3", "_score" : 1.0, "_source" : { "field1" : "value3" } } ] }}下面主要分析一下返回结果的各种数据的含义和timeout机制
1、_search查询返回结果数据含义分析
took: 整个搜索请求花费了多少毫秒
timed_out:表示请求是否超时
hits.total: value表示返回结果的总数，relation表示关系 例如一般是eq表示相等
hits.max_score: 表示本次搜索的所有结果中，最大的相关度分数是多少，每一条document对于search的相关度，越相关，_score分数就越大，排位就越靠前
hits.hits： 表示查询出来document的结果集合
shards: total表示打到的所有分片，successful表示打到的分片中查询成功的分片,skipped表示打到的分片中跳过的分片,failed表示打到的分片中查询失败的分片
2、search timeout机制
因为ES默认是没有timeout的，所以先描述一下场景假设我们有些搜索应用，对时间是很敏感的，比如电商网站，你不能让用户等个10分钟，如果那样的话，人家早就走了，不来买东西了。
于是我们就需要有timeout机制，指定每个shard,就只能在timeout时间范围内，将搜索到的部分数据（也可能全都搜索到了），直接返回给客户端，而不是等到所有数据全都搜索出来以后在返回。
这样就可以确保说，一次搜索请求可以在用户指定的timeout时长内完成，为一些时间敏感的搜索应用提供良好的支持。
注意：ES在默认情况下是没有所谓的timeout的，比如说如果你的搜索特别慢，每个shard都要花好几分钟才能查询出来所有的数据，那么你的搜索请求也会等待好几分钟之后才会返回。
下面画图简单描述一下timeout机制