Elasticsearch 读取数据（文档）的过程？

Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索和分析引擎，用于全文搜索、结构化搜索、分析和三种功能的整合。当你说“读取数据（文档）的过程”时，我理解的是 Elasticsearch 如何从索引中检索数据的过程。以下是 Elasticsearch 读取数据（文档）的基本过程：

1. 客户端发送请求：

   • 用户或应用程序使用 Elasticsearch 的客户端（如 REST 客户端）向 Elasticsearch 集群发送一个查询请求。这个请求可能是一个简单的 GET 请求，用于获取特定文档的内容，或者是一个更复杂的搜索查询，涉及多个索引和/或条件。

2. 节点选择：

   • Elasticsearch 集群由一个或多个节点组成。当请求到达时，它会被发送到集群中的一个节点。这个节点可能是主节点（负责集群级操作，如索引的创建和删除），也可能是数据节点（存储实际的数据分片）。
   • 如果请求是读操作（如获取文档），它通常会被发送到包含所需数据的节点。Elasticsearch 使用一种称为“路由”的机制来确定哪个节点包含特定的文档。

3. 路由：

   • Elasticsearch 使用文档的 _id 和索引的设置（特别是分片策略）来确定文档应该存储在哪个分片上。这个过程称为路由。
   • 对于读请求，Elasticsearch 会使用相同的路由机制来确定哪个节点包含所需的文档。

4. 查询执行：

   • 一旦确定了包含所需文档的节点，该节点就会执行查询。如果查询是简单的文档检索，节点将直接从其本地存储中检索文档。
   • 对于更复杂的查询，如全文搜索，节点会使用 Lucene 的倒排索引来快速找到匹配查询条件的文档。

5. 结果合并：

   • 如果查询涉及多个分片或节点，结果需要从不同的分片中收集并合并。这通常在协调节点（通常是发送请求的初始节点）上完成。
   • 合并过程包括消除重复的结果（如果有的话）和根据查询的排序和分页要求对结果进行排序。

6. 返回结果：

   • 一旦查询完成并且结果合并完毕，协调节点会将结果发送回原始客户端。结果通常是一个 JSON 对象，包含查询的元数据（如查询时间）和匹配的文档。

7. 优化和缓存：

   • Elasticsearch 使用了各种优化和缓存机制来提高查询性能。例如，它可能会缓存常用的查询结果，以减少对存储的直接访问。
   • 此外，Elasticsearch 还支持实时段合并（segment merging）和刷新（refresh）操作，以优化其内部的倒排索引结构，从而提高查询性能。

这就是 Elasticsearch 从索引中读取数据（文档）的基本过程。当然，这个过程可能会根据具体的查询类型、集群配置和当前的系统负载等因素而有所不同。