理解ES数据查询流程：从Search到Get/MGet

本文主要介绍了Elasticsearch (ES) 的数据查询流程，特别是Search操作与Get/MGet的区别，以及查询和取回两个阶段的具体步骤。 Elasticsearch 是一个分布式、实时的搜索和分析引擎，广泛用于大数据分析和全文检索。在ES中，Search API 允许用户基于条件查询数据，而不像Get和MGet API那样，需要明确指定文档的_index, _type和_id。Search操作可以不知道_id，而是根据查询条件从多个文档中筛选结果。 查询阶段（Query Phase）： 1. 客户端向某个节点（Node）发送Search请求。 2. 节点创建一个大小为`from`加`size`的空优先级队列，用于存储最终结果。 3. 请求被转发到所有相关索引的分片（primary或replica），分片们在本地执行查询。 4. 分片返回其排序后的前`from+size`个文档的ID和排序值。 5. 协调节点根据返回的结果进行全局排序，构建最终的优先级队列。 取回阶段（Fetch Phase）： 查询阶段已确定了哪些文档满足条件，但实际的文档内容还需要在取回阶段获取。协调节点向包含这些文档的分片发送请求，请求获取实际的文档内容。分片返回文档内容，协调节点再组装成完整的搜索结果返回给客户端。 Search操作在处理大量数据和复杂查询时具有优势，因为它能并行处理多个分片，提高了效率。而Get和MGet操作则更适合于获取已知ID的单个或批量文档。 在分布式环境中，多副本的存在是为了提高可用性和容错性。每个搜索请求可以被不同副本处理，这样负载得以分散，提高了系统的吞吐量。 总结来说，Elasticsearch 的Search查询流程涉及到了分布式查询的策略，包括查询阶段的分布式执行和取回阶段的文档内容获取。这种设计使得ES能够在大规模数据集上提供高效的全文搜索和数据分析能力。