Elasticsearch automatic slicing做了什么？我发现文档对这个函数非常简洁。我试图寻找这个功能的其他解释，但无济于事。我都没有设法找到Elasticsearch中的切片。
答案 0 :(得分：10)
自动切片是一种并行化几个不同端点的工作的方法，例如reindex，update by query和delete by query。
通过在目标索引上创建scroll query，上述三个API的工作方式相同。滚动查询提供了一种更高效的方法，使查询产生比正常分页查询更大的结果集。 slicing them可以进一步改进滚动查询。
很明显，如果查询应该返回大量点击，您可以使用from / size进行常规查询和翻页结果，但这样做不会有效deep-paging。为了避免这个问题，ES允许您使用滚动查询以获得N次点击的批量结果。这些滚动查询可以通过切片来进一步改进，即将滚动分成多个切片，可以由客户端应用程序独立使用。
所以，假设您有一个应该返回1,000,000次点击的查询，并且您希望使用普通的滚动查询（即没有切片）以50,000次点击的方式滚动该结果集，您的客户端应用程序将不得不进行第一次滚动调用，然后再进行20次同步调用（即一个接一个），以检索每批50K命中。
通过使用切片，您可以并行化20个滚动调用。如果您的客户端应用程序是多线程的，您可以使每个滚动调用使用5个（例如）切片，因此，您最终会得到5个~10K的命中，这些命中可以被应用程序中的5个不同线程使用而不是让一个线程消耗50K命中。因此，您可以利用客户端应用程序的全部计算能力来消耗这些命中。
理想的切片数应该是源索引中碎片数量的倍数。为获得最佳性能，您应该选择与源索引中的分片数相同的切片数。因此，您可能希望使用自动切片而不是手动切片，因为ES会为您选择该数字。