第7篇: 一张图让你读懂ElasticSearch强大的搜索能力

背景：目前国内有大量的公司都在使用 Elasticsearch，包括阿里、京东、滴滴、今日头条、小米、vivo等诸多知名公司。除了搜索功能之外，Elasticsearch还结合Kibana、Logstash、Elastic Stack还被广泛运用在大数据近实时分析领域，包括日志分析、指标监控等多个领域。 

欢迎加入老王的成长社区，我们一起进步

本节内容：一张图让你读懂ElasticSearch强大的搜索能力。

目录

1、 ElasticSearch搜索操作（Java版）

2、ElasticSearch分布式搜索流程

2.1 搜索源码概览

2.1.1 定位有效节点

2.1.2 遍历节点及并行搜索 

2.2 搜索核心流程全景图

2.3 核心模块执行流程

2.3.1 Elasticsearch转Lucene操作 ①

2.3.2 构建目标Nodes列表 ②

2.3.3 查询阶段文档ID和排序值获取 ③ ④

2.3.4 查询Query阶段返回处理 ⑤

2.3.5 取回Fetch阶段请求 ⑥

2.3.6 根据索引ID查询对应文档数据 ⑦

2.3.7 对整体结果集处理 ⑧ ⑨ ⑩

3、分布式搜索性能高的原因总结

3.1 写入对读的影响比较小

3.2 广播式查询提升并发性能

3.3 Query阶段数据量传输相对较少

3.4 Fetch阶段请求前逻辑优化

3.5 Fetch阶段索引快

---

说明：以下源码及流程图基于Elasticsearch 7.X, 其它版本类似。

1、 ElasticSearch搜索操作（Java版）

为了更好地说明Elasticsearch搜索的原理，我们先来看下客户端查询操作代码及搜索流程。具体实战案例参考老王前面的文章