ES全文搜索流程

Elasticsearch（ES）是一个强大的搜索引擎，特别适合进行全文搜索。其全文搜索流程涉及多个步骤，从接收请求到返回搜索结果。以下是详细的全文搜索流程：

1. 接收请求

• 用户通过 RESTful API 发起搜索请求，通常使用 GET 方法。
• 请求中包含查询条件（如关键词、短语等），可以使用 Elasticsearch 的查询 DSL（Domain Specific Language）来构建复杂查询。

2. 解析请求

• Elasticsearch 接收到请求后，首先解析请求中的查询内容和参数。
• 确定要搜索的索引，可能还会指定字段、排序方式、分页等信息。

3. 路由到分片

• Elasticsearch 根据请求的索引和查询条件确定需要搜索的分片。
• 如果索引被分为多个主分片和副本分片，Elasticsearch 会根据文档的哈希值将请求路由到相应的主分片或副本分片。

4. 文本分析

• 对于全文搜索，文本分析是关键步骤。Elasticsearch 会对查询文本进行分析，包括：
  • 分词：将输入的字符串分解为单独的词项（tokens）。
  • 过滤：应用分析器（如去除停用词、大小写转换、词干提取等），以处理文本并生成标准化的搜索词项。

5. 执行查询

• 在每个目标分片中，Elasticsearch 会执行查询操作。主要过程包括：
  • 倒排索引查找：使用倒排索引根据分析后的查询词项查找相关文档。
  • 评分：对于匹配的文档，计算其相关性得分（score），常用的方法有 BM25 算法。

6. 聚合与排序

• 如果查询中包含聚合请求，Elasticsearch 会在匹配的文档上执行聚合操作（如计数、平均值等）。
• 最终，根据相关性得分和排序条件对结果进行排序。

7. 构建响应

• 从所有目标分片中收集结果，并将其合并为最终结果。
• Elasticsearch 将构建 HTTP 响应，包含匹配文档的详细信息、相关性得分以及其他元数据。

8. 返回结果

• 最终，Elasticsearch 将响应返回给客户端，包含所请求的文档及其相关信息。

9. 缓存（可选）

• 对于频繁的查询，Elasticsearch 可能会将查询结果缓存，以加快后续相同查询的响应速度。

总结

Elasticsearch 的全文搜索流程通过高效的文本分析、倒排索引、相关性评分等机制，实现了快速且准确的搜索体验。这些设计使得 Elasticsearch 特别适合处理大量文本数据并提供实时搜索功能。