Elasticsearch 的查询分为两步骤——查询（query）和提取（fetch）的原因是为了提高查询性能和效率。
- 查询（query）阶段：在查询阶段，Elasticsearch 使用查询语句对匹配的文档进行评分，计算每个文档与查询的相关性分数（relevance score）。这个阶段主要涉及倒排索引的使用和相关性计算等操作。查询阶段的目标是尽可能快速地筛选出与查询匹配的文档，以减少后续的操作数据量。
- 提取（fetch）阶段：在提取阶段，Elasticsearch 根据查询结果中的文档标识符（例如文档ID）从底层存储中检索对应的文档内容。这个阶段主要涉及磁盘I/O操作，以获取查询结果的实际内容。提取阶段的目标是将需要的文档从磁盘加载到内存中，以便返回给用户。 将查询和提取分为两个阶段的好处有以下几点：
- 减少数据传输量：通过在查询阶段尽可能减少要处理的数据量，可以减少网络传输的数据量，提高查询性能和响应速度。
- 快速返回查询结果：查询阶段可以快速地评估文档的相关性，并返回匹配的文档ID列表。这样，用户可以更快地获得初步的查询结果，而不需要等待文档内容的提取。
- 避免不必要的磁盘读取：通过在查询阶段首先进行筛选，可以避免在提取阶段不必要的磁盘I/O操作。这对于大规模的索引和高负载环境下尤为重要，可以减轻磁盘的负载压力。
- 支持分布式架构：将查询和提取分为两个阶段可以更好地支持分布式架构。协调节点负责查询阶段的处理，并将查询请求发送到各个数据节点进行提取操作，实现分布式查询和检索。 将查询分为查询和提取两个阶段有助于提高性能、减少数据传输量、快速返回初步结果，并支持分布式架构的优势。
