本文主要是介绍Elasticsearch检索原理，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Elasticsearch 的检索原理主要基于其内部使用的倒排索引结构，以及诸如BM25等相关性评分算法。
查询解析
当用户提交查询时，Elasticsearch 接收和解析该请求，包括确定查询类型（如Match、Bool、Term等）和相关字段。解析过程涉及以下步骤：
- 查询解析：Elasticsearch会对查询进行语法和语义分析。
- 分词处理：对查询中的文本进行分词处理，将其转换为词项，以便于与倒排索引对应的词项进行匹配。
路由查询
一旦解析完查询，Elasticsearch 将确定要访问的分片（shard）：
- 分片确定：根据索引的结构，Elasticsearch确定哪些主分片和副本分片将被查询。
- 路由请求：将查询请求发送到相应的分片。
执行查询
每个分片都会在其内部执行查询，主要步骤包括：
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词项查找：分片在倒排索引中查找与查询中指定的词项匹配的文档ID。
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相关性评分计算：对于匹配的文档，使用相关性算法（通常是BM25）进行评分。
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聚合计算：如果查询涉及聚合或统计信息，分片也会执行这些计算。
汇总结果
每个分片执行完查询后，会将结果（文档ID及其相关性得分）发送回协调节点（coordinating node）。接下来协调节点将处理这些结果：
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结果合并：协调节点将来自不同分片的结果合并成一个统一的结果集，通常按得分排序。
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聚合结果整合：如果查询中包含聚合操作，协调节点将合并各分片中的聚合结果。
返回结果
经过汇总和整合后，协调节点将最终的查询结果返回给客户端，包括相关文档及其得分信息。
缓存机制
Elasticsearch 还实现了一些缓存机制以提高效率：
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查询缓存：对于重复的查询结果，可以被缓存，以便快速返回。
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文档值缓存：用于加速聚合和排序的字段，通过doc values优化文档存取。
这篇关于Elasticsearch检索原理的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
