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Elasticsearch Fetch阶段面试题 🚀

目录

• 基础原理
• 性能优化
• 错误排查
• 场景设计
• 底层机制
• 总结

基础原理

🔍 面试题1：基础原理

题目：
请描述Elasticsearch分布式搜索中Query阶段和Fetch阶段的工作流程，为什么需要将搜索过程拆分为这两个阶段？

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查询流程：

阶段	步骤	数据传输
Query阶段	1️⃣ 协调节点向所有相关分片发送查询请求 2️⃣ 各分片在本地执行查询 3️⃣ 协调节点合并结果，生成全局排序	仅传输文档ID和排序值
Fetch阶段	1️⃣ 协调节点向对应分片发送GET请求 2️⃣ 分片返回完整文档内容 3️⃣ 协调节点组装最终结果	传输完整文档内容

拆分原因：

• 减少网络传输 📉

  • Query阶段仅传输ID和排序值
  • 避免传输无关文档内容

• 并行优化 ⚡

  • Query阶段可并行执行
  • Fetch阶段按需获取数据

---

性能优化

⚡ 面试题2：性能优化

题目：
在Fetch阶段，如何避免获取大量文档导致的性能问题？列举3种优化手段并说明原理。

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优化手段：

1. Source Filtering 🔍

   GET /products/_search
   {"_source": ["n