elasticsearch学习笔记（三十二）——Elasticsearch 解密query、fetch phrase原理

query pharse

基本原理：
（1）搜索请求发送到某一个coordinate node协调节点，会构建一个priority queue，长度以paging操做from和size为准，默认是10
（2）coordinate node将请求转发到全部的shard,每一个shard本地搜索，并构建一个本地的priority queue
（3）各个shard将本身的priority queue返回给coordinate node,并构建一个全局的priority queue

fetch phrase

基本原理：
（1）coordinate node协调节点构建完priority queue以后，就发送mget请求去全部shard上获取对应的document
（2）各个shard将document返回给coordinate node
（3）coordinate node将合并后的document结果返回给客户端。

也就是ES的query pharse是根据priority queue去构建搜索结果的

示例

elasticsearch学习笔记（二十三）——Elasticsearch 分页搜索以及深分页性能问题
https://segmentfault.com/a/11...
好比总共有60000条数据，三个primary shard,每一个shard上分了20000条数据，每页是10条数据，这个时候，你要搜索到第1000页，实际上要拿到的是10001~10010，也就是会构建一个10010大小的priority queue。

注意这里千万不要理解成每一个shard都是返回10条数据。这样理解是错误的！

下面作一下详细的分析：
请求首先多是打到一个不包含这个index的shard的node上去，这个node就是一个协调节点coordinate node，那么这个coordinate node就会将搜索请求转发到index的三个shard所在的node上去。好比说咱们以前说的状况下，要搜索60000条数据中的第1000页，实际上每一个shard都要将内部的20000条数据中的第10001~10010条数据，拿出来，不是才10条，是10010条数据。3个shard的每一个shard都返回10010条数据给协调节点coordinate node，coordinate node会收到总共30030条数据,此时会构建一个30030大小的priority queue，而后在这些数据中进行排序，根据_score相关度分数，而后取到10001~10010这10条数据，就是咱们要的第1000页的10条数据。
以下图所示：