ElasticSearch7.3學習(二十五)----Doc value、query phase、fetch phase解析

1、Doc value

搜尋的時候，要依靠倒排索引；

排序的時候，需要依靠正排索引，看到每個 document 的每個 field ，然後進行排序。

所謂的正排索引，其實就是 doc values 。

在建立索引的時候，一方面會建立倒排索引，以供搜尋用；一方面會建立正排索引，也就是 doc values ，以供排序，聚合，過濾等操作使用， doc values 是被儲存在磁碟上的，此時如果記憶體足夠，os會自動將其快取在記憶體中，效能還是會很高；如果記憶體不足夠，os會將其寫入磁碟上

1.1 倒排索引

doc1: hello world you and me

doc2: hi, world, how are you

term	doc1	doc2
hello	*
world	*	*
you	*	*
and	*
me	*
hi		*
how		*
are		*

搜尋時：

hello you --> hello, you

hello --> doc1

you --> doc1,doc2

sort by 出現問題，如果需要自定義排序（按照某些欄位排序）那麼就會出現問題，因為倒排索引已經被分詞了。，此時就需要使用正排索引來進行分詞

1.2 正排索引

doc1: { "name": "jack", "age": 27 }

doc2: { "name": "tom", "age": 30 }

document	name	age
doc1	jack	27
doc2	tom	30

2、文件查詢

關於文件的查詢過程，前面部落格已經解析過了： ElasticSearch7.3學習(六)----文件（document）內部機制詳解

這裡再簡單的回顧一下。分為兩個步驟，第一 query ，第二 fetch 。

2.1 query 

2.1.1 query phase

（1）搜尋請求傳送到某一個coordinate node，構構建一個priority queue，長度以paging操作from和size為準，預設為10

（2）coordinate node將請求轉發到所有shard，每個shard本地搜尋，並構建一個本地的priority queue

（3）各個shard將自己的priority queue返回給coordinate node，並構建一個全域性的priority queue

2.1.2 replica shard提升搜尋吞吐量

一次請求要打到所有shard的一個replica/primary上去，如果每個shard都有多個replica，那麼同時併發過來的搜尋請求可以同時打到其他的replica上去

2.2 fetch 

2.2.1 fetch phase

（1）coordinate node構建完priority queue之後，就傳送mget請求去所有shard上獲取對應的document

（2）各個shard將document返回給coordinate node

（3）coordinate node將合併後的document結果返回給client客戶端