如何限制Elasticsearch搜索排名计算范围，避免对全量匹配文档排序

默认配置下Elasticsearch会遍历所有匹配查询条件的文档，虽然排序阶段会用优先队列只保留TopN结果，但全量遍历匹配、初步算分比较的过程依然会产生很高开销。要实现最多仅对1000个匹配文档执行排名操作，可以直接用查询级参数实现，不需要调整索引结构：

• 使用terminate_after查询参数
  该参数作用是设置单个分片最多收集多少个匹配文档后，直接终止该分片的匹配、算分流程，不再扫描分片内剩余文档。如果要实现全局最多1000个匹配文档参与排名，先查询索引的主分片数量，用1000除以主分片数，得到的数值就是每个分片的terminate_after阈值。
  举个例子，如果你的testIndex有5个主分片，每个分片设置terminate_after=200，全局最多就会收集5*200=1000个匹配文档，后续不会再处理多余文档。对应的查询示例如下：

POST testIndex/_search?size=200&terminate_after=200
{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "(title:QA Manager OR title:QA Lead) AND (skills:JIRA OR skills:Software Development OR skills:Test Case)"
    }
  }
}

如果分片数据分布不均，最终收集到的总匹配文档数可能略低于1000，但绝对不会超过你设定的全局上限。

• 搭配track_total_hits参数降低额外开销
  默认配置下Elasticsearch会统计全量匹配文档的总条数，这个过程同样会遍历所有匹配项产生开销。你可以把这个参数设置为1000，告诉ES统计到命中数达到1000就停止总数统计，进一步减少资源消耗：

POST testIndex/_search?size=200&terminate_after=200&track_total_hits=1000
{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "(title:QA Manager OR title:QA Lead) AND (skills:JIRA OR skills:Software Development OR skills:Test Case)"
    }
  }
}

注意事项：terminate_after属于性能优先的近似优化，最终返回的Top200结果是从截断后的最多1000个匹配文档中选出的，不是全量匹配集的全局Top200，会损失一定结果精度，适合对查询延迟要求高、可接受少量召回损失的业务场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mayank Rupareliya