ES的讀取分爲GET和Search兩種操作，這兩種讀取操作有較大的差異，本章我們主要分析下GET/MGET讀取操作。
GET/MGET
GET/MGET必須指定三元組：_index、_type、_id（http://127.0.0.1:9200/_index/_type/_id），也就是說，根據文檔id從正排索引中獲取內容。GET操作只能對單個文檔進行處理，MGET是對GET的進一步封裝（封裝了多個GET請求），由_index,_type,_id三元組來確定唯一文檔。
http://127.0.0.1:9200/_index/_type/_id -> 相應的文檔
GET請求流程如下：
（1）客戶端向NODE1發送讀請求（此時NODE1作爲協調節點）
（2）NODE1是同文檔ID來確定文檔屬於分片0，通過集羣狀態中的內容路由表信息獲取分片0有三個副本數據，位於三個節點中，此時它可以通過將請求發送到任意節點，圖上所示是將請求發送到NODE2。
（3）NODE2將文檔返回給NODE1，NODE1將文檔返回給客戶端（因爲只是獲取單個數據信息，不會涉及協調節點的聚合等操作）
注：GET/MGET詳細的設計原理可以參考:ES GET/MGET 設計理解
注：ElasticSearch中同時保存了正排索引和倒排索引，對該知識不清楚的可以參考：
🤔思考：那麼對於一些複雜的操作，而且不知道文檔ID，應該如何進行查詢？
這也是我們下面所講的Search操作。
Search操作
ES中的數據可以分爲兩類：
- 精確值：比如日期和用戶id,ip等信息
- 全文：☞文章內容，比如一跳日誌，或者郵件的內容。
這兩種類型的數據在查詢的時候也是不相同的：對精確值的比較是二進制，查詢要麼匹配，要麼不匹配；全文內容的查詢無法給出“有”還是“沒有”的結果，它只能找到結果是“看起來像”你要查詢的東西，因此把查詢結果按相似度排序，評分越高，相似度越大
大致流程如下：
（1）客戶端發送請求協調節點
（2）因爲查詢的時候不知道文檔位於哪個分片，因此索引的所有分片（某個副本）都要參與搜索，調節點計算出索引的分片位置進行搜索（也就是查詢階段）。
（3）協調節點進行結果合併，根據獲取到返回的文檔ID，再次訪問並獲取文檔內容。比如：有5個分片，查詢前10個匹配度最高的文檔，那麼每個分片都能查詢出分片的TOP10，協調節點將5*10=50的結果再次排序，返回最紅TOP10的結果給客戶。
ES對數據建立索引和執行搜索的原理如下圖：
建立索引
如果是全文數據，則對文本內容進行分析，這項工作在ES中由分析器實現。分析器實現如下：
（1）字符過濾器。主要針對字符串進行預處理，比如：去掉HTML,將&轉換爲and等
（2）分詞器（Tokenizer）。將字符串分割爲單個詞條，例如，根據空格和標點符號分割（ES內置了很多分詞器，也可以自定義），輸出的詞條稱爲詞元（Token）
（3）Token過濾器（分詞過濾器）。這些分詞過濾器將一個詞元作爲輸入，根據需要進行修改，添加或者是刪除。最爲有用的和常用的分詞過濾器是小寫分詞過濾器（將輸入的分詞變爲小寫，搜索詞條“nosql”的時候，可以發現關於“NoSql”的聚合）,分詞過濾器還可以刪除像“and”等常用詞，也可以將“tools”作爲“technologies”的同義詞進行添加
（4）建立分詞索引：當分詞經歷了零個或者多個分詞過濾器，他們將被髮送到Lucene進行文檔的索引。這些分詞組將組成倒排索引
注：在搜索在索引中執行之前，根據所使用的查詢類型，分析統一可以運用到搜索的文本
搜索建立
搜索調用Lucene 完成，如果是全文搜索，則：
（1）對檢索字段使用建立索引時相同的分析器進行分析，產生Token列表；
（2）根據查詢語句的語法規則轉換成一個語法樹
（3）查找符合語法樹的文檔
（4）對匹配到的文檔列表進行相關性評分，評分策略一般使用TF/IDF
（5）根據評分結果進行排序
整個搜索過程分爲兩個步驟：query 和 fetch ，整體流程如下圖所示：
query階段
在初始查詢階段，查詢會廣播到索引中每一個分片副本（主分片或副分片）。每個分片在本地執行搜索並構建一個匹配文檔的優先隊列（優先隊列是一個由topN匹配文檔的有序列表。優先隊列大小爲分頁參數from+size）。
（1）客戶端發送search請求到NODE3。
（2）Node3將查詢請求轉發到索引的每個主分片或者副分片
（3）每個分片在本地執行查詢，並使用本地的Term/Document Frequency信息進行打分，添加結果到大小爲from + size的本地有序優先隊列中。
（4）每個分片返回個自己優先隊列中所有文檔的ID和排序值給協調節點，協調節點合併這些值到自己的優先隊列中，產生一個全局排序後的列表
注：查詢階段並不會對搜索請求的內容進行解析，無論搜索什麼內容，只看本次搜索需要命重哪些shard,然後針對每個特定shard選擇一個複雜，轉發搜索請求
Fetch 階段
Query階段知道了要取哪些數據，但是並沒有獲取具體的數據，這個步驟在Fetch階段實現
Fetch階段如圖：
Fetch階段由以下步驟完成：
（1）協調節點向相關NODE發送GET請求。
（2）分片所在節點向協調節點返回數據。
（3）協調節點等待所有文檔被取得，然後返回給客戶端
注：聚合時在ES中實現的，而非Lucene