复杂查询（wildcard、range、geo、script）分别说一下它们是怎么重写的？

下面把四类“复杂查询”在 Lucene/Elasticsearch 中的**重写（rewrite）流程**拆开说：  
核心思路都是“**先把索引里真正命中的底层 Term 或点集合找出来，再组合成可快速倒排扫描的原子查询**”。

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1. WildcardQuery  
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原始查询  
```
WildcardQuery("title", "jav*")
```
重写步骤  
1. 读取 title 字段的 **TermsEnum**（已按字典序排序）。  
2. 用 **Automaton**（通配符自动机）在字典里 **顺序遍历** 所有以 `jav` 开头的真实词项，例如：`java`, `javascript`, `javaw`。  
3. 把这些词项封装成一个 **BooleanQuery**（默认 SHOULD）：  
   ```
   BooleanQuery
   ├── TermQuery(title:java)
   ├── TermQuery(title:javascript)
   └── TermQuery(title:javaw)
   ```
4. 如果命中的 Term 太多（默认 ≥1024，受 `indices.query.bool.max_clause_count` 限制），会改写成 **MultiTermQueryConstantScoreWrapper**（常量分数 + 位图合并），避免 BooleanQuery 爆炸。

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2. RangeQuery（numeric/date/ip）  
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原始查询  
```
RangeQuery("price", [50, 100)
```
重写步骤  
1. 判断字段类型：  
   • keyword/text → 退化成 **TermRangeQuery**，过程同 Wildcard 的顺序遍历。  
   • numeric/date/ip → 走 **PointRangeQuery**（BKD 树）。  
2. 在 BKD 树中 **点范围查询**，一次性拿到所有落在 `[50, 100)` 的 **docId 位图**。  
3. 重写成 **PointRangeQuery**（内部直接返回位图），不再拆 Term，速度 O(log N)。

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3. Geo 查询  
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以 `GeoDistanceQuery` 为例：  
1. 计算中心点 + 半径 → 得到 **覆盖矩形**。  
2. 在 BKD 树（geo_point 字段）中 **行/列扫描** 拿到矩形内的所有点。  
3. 再精确 **Haversine 公式** 过滤掉矩形四角外的点。  
4. 最终重写成 **LatLonPointDistanceQuery**（位图），无 Term 级拆分。

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4. ScriptQuery  
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原始查询  
```
ScriptQuery("doc['price'].value * doc['discount'].value > 40")
```
重写步骤  
1. **无法拆成 Term**，因为逻辑是任意代码。  
2. 重写阶段 **原样保留**（`ScriptQuery` 本身已是原子查询）。  
3. 执行时变成真正的 **逐文档脚本计算**（最昂贵，无法走倒排索引）。  
4. 如果脚本里引用了 `_score`，还会强制收集原始分数；否则可跳过。

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一句话速记  
- Wildcard/Prefix → 拆 **Term 列表** → BooleanQuery  
- Range/Geo → 直接走 **BKD 树** → 位图  
- Script → **不拆分**，执行期逐条算  

重写结束后，QueryPhase 拿到全是可位图/跳表直接算交集的“原子查询”，才开始真正的倒排扫描。