本文以TermQuery，GlobalOrdinalsStringTermsAggregator為例，通過程式碼，分析es，lucene搜尋及聚合流程。
1：協調節點收到請求後，將search任務發到相關的各個shard。

相關程式碼：

TransportSearchAction.executeSearch
TransportSearchAction.searchAsyncAction.start
AbstractSearchAsyncAction.executePhase(SearchQueryThenFetchAsyncAction)
InitialSearchPhase.performPhaseOnShard
SearchQueryThenFetchAsyncAction.executePhaseOnShard

2：資料節點查詢及聚合一個shard。

相關程式碼：

SearchService.executeQueryPhase

 2.1：根據request構造SearchContext。

SearchContext
包含Query，Aggregator等重要資訊。並將記錄查詢，聚合結果。
Query
根據request建立具體的query，如：
TermQuery：用於keyword，text欄位。索引結構為倒排。
PointRangeQuery：用於數字，日期，ip，point等欄位。索引結構為k-d tree。
Aggregator
此時僅根據request建立AggregatorFactory，用於後續建立Aggregator。

相關程式碼：

SearchService.createAndPutContext

2.2：根據SearchContext構造Aggregator。

根據SearchContext構造具體的Aggregator，如：
GlobalOrdinalsStringTermsAggregator：用於keyword欄位，開啟global ordinal的term聚合。
StringTermsAggregator：用於keyword欄位，關閉global ordinal的term聚合。
LongTermsAggregator：用於long欄位的term聚合。
TopScoreDocCollector：用於為doc 評分並取topN。

相關程式碼：
AggregationPhase.preProcess

2.3：建立GlobalOrdinalsStringTermsAggregator，如果cache中沒有GlobalOrdinals，將建立GlobalOrdinals，並cache。當shard下資料發生變化時，應當清空cache。

GlobalOrdinals
將所有segment ，指定field的所有term排序，合併成一個GlobalOrdinals，並建立OrdinalMap。collect時，使用doc的segment ord獲取global ord。
OrdinalMap
為每一個segmentValueCount小於globalValueCount的segment，儲存了一份segment ord到global ord的mapping（LongValues）。對於segment valueCount等於globalValueCount的segment，原本的segment ord就是global ord，後續獲取ord時，直接從SortedSetDV(dvd)中讀取。
value count
指的是不同term數量（term集合的大小）。使用globalValueCount 用來在collect時，確定結果集的大小。

舉例
segment 1：{sorted terms: [aa, bb, cc]，ord:[0, 1, 2]}。
segment 2：{sorted terms: [bb, cc, dd]，ord:[0, 1, 2]}。
segment 3：{sorted terms: [aa, bb, cc, dd]，ord:[0, 1, 2, 3]}。
GlobalOrdinals：{sorted terms: [aa, bb, cc, dd]，ord:[0, 1, 2, 3]}。
ordinalMap：segment1:[0, 1, 2]->[0, 1, 2]，segment2:[0, 1, 2]->[1, 2, 3]。segment3則使用原始的segment ord。

docCounts
int[globalValueCount]，用來記錄ord對應的count。
注：經查詢條件過濾後，有些ord可能沒有對應doc。

bucketOrds
稀疏（value count多，但doc少）時使用，縮減docCounts size。
LongHash：globalOrd與 id (size)對映。collect時在id處++，build agg時取出id對應的count。
當父聚合是BucketAggregator聚合時，子聚合只對父的某個term聚合，所以doc會減少，使用bucketOrds。
注：按照此邏輯，如果query本身有term過濾條件，也應該啟用bucketOrds（global_ordinals_hash)。

相關程式碼：

TermsAggregatorFactory.doCreateInternal。
//獲取globalValueCount決定是否global_ordinals_low_cardinality, global_ordinals_low_cardinality中又因不是ValuesSource.Bytes.FieldData，建立global_ordinals。
ValuesSource$WithOrdinals.globalMaxOrd。
//通過獲取一個segment的globalOrdinals，觸發如果cache中沒有一個shardId+field對應的globalOrdinals，load 所有segment ord，建立global ords。
ValuesSource$FieldData.globalOrdinalsValues。
SortedSetDVOrdinalsIndexFieldData.loadGlobal。
IndicesFieldDataCache$IndexFieldCache.load
SortedSetDVOrdinalsIndexFieldData.localGlobalDirect。
GlobalOrdinalsBuilder.build。
//globalOrdinals主要類
GlobalOrdinalsIndexFieldData。
MultiDocValues$OrdinalMap

 2.3.1：從docValues中讀取單個segment，指定field的ordinals，term等。

相關程式碼：

SortedSetDVOrdinalsIndexFieldData.load。
SortedSetDVBytesAtomicFieldData.getOrdinalsValues。
//獲取segment指定field的SortedSetDocValues
DocValues.getSortedSet。
//獲取segment的docValuesReader
SegmentReader.getDocValuesReader。
//讀取field的SortedDocValues
Lucene54DocValuesProducer.getSortedSet。

 2.3.2：對多個segment的SortedSetDocValues排序，建立OrdinalMap。

具體為獲取每個segment的SortedDocValuesTermsEnum。使用多個SortedDocValuesTermsEnum構建成小頂堆，合併成一個。

相關程式碼：

MultiDocValues$OrdinalMap.build。
MultiTermsEnum
TermMergeQueue
//獲取一個segment的segment ord到global ord的mapping。
MultiDocValues$OrdinalMap.getGlobalOrds

 2.4：查詢及聚合資料。

相關程式碼：

QueryPhase.execute。

2.4.1：根據Query建立具體的weight。
weigth將用於query segment，並建立scorer。
scorer將用於評分和collect。
如果需要評分，讀取field的fst，查詢term，定位postings將提前到這裡執行。

相關程式碼：

IndexSearcher.createNormalizedWeight。
TermQuery.createWeight。

 2.4.2：為每個leafReader（segment）建立leafCollector。

建立LeafBucketCollector，獲取該segment的globalOrds。
globalOrds
如果segment的value count等於global value count，則返回segment ords（從dvd中讀取）；

如果不等，則從OrdinalMap中獲取該segment的GlobalOrdinalMapping，且該segment的value count改為獲取global value count。
singleValues
並判斷該field的docValues是否為singleValues（keyword single ord，text則為多term多ord）。

相關程式碼：

//序列查詢及聚合一個分片下的所有segment。
IndexSearcher.search。
IndexSearcher.search.collector.getLeafCollector。
GlobalOrdinalsStringTermsAggregator.getLeafCollector。
//獲取指定segment的globalOrdinals，如果cache中沒有該shardId+field對應的globalOrdinals，load 所有segment ord，建立global ords。
ValuesSource$FieldData.globalOrdinalsValues
//獲取一個segment的global ords。
GlobalOrdinalsIndexFieldData$Atomic.getOrdinalsValues
//提供獲取該segment ord對應的global ord，使用globalOrd獲取termBytes等方法。
GlobalOrdinalMapping
//singleValues
SingletonSortedSetDocValues

 2.4.3：query該segment, 獲取DocIdSetIterator，並構造scorer。

DocIdSetIterator即查詢出的docId集合，對於倒排是PostingsEnum，對於數字使用的是BitSetIterator。

相關程式碼：

IndexSearcher.search.weight.bulkScorer。
Weight.bulkScorer。
//構造bulkScorer。
TermQuery$TermWeight.scorer。
//查詢segment，獲取TermsEnum，並根據搜尋關鍵字，定位PostingsEnum位置。
TermQuery$TermWeight.getTermsEnum。

 query segment流程如下：

1：根據field讀取.tip（fst索引結構，term index）檔案，獲取該field下所有term字首構造的索引，並快取。

FST（Finite State Transducer，有限狀態感測器）其他用途：阿里對hbase rowkey索引定位block（類似lucene tip索引term），

自然語言處理中一個單詞或漢字下一個狀態各個狀態的概率。

相關程式碼：
BlockTreeTermsReader.terms。
FieldReader。
//Load a previously saved FST
FST。

注：官方lucene在open IndexReader（es recovery shard）時，就要通過構造SegmentReader，BlockTreeTermsReader，構造FieldReader，讀取FST。

相關程式碼：

DirectoryReader.open 

2：從fst中查詢term，如果能找到的value（fst正常結束），value記錄了

該term字首對應的term dict所在的block（.tim，term dictionary)位置，讀取該block，查詢具體的term，獲取posting所在.doc（postings）的位置。

相關程式碼：

TermQuery$TermWeight.getTermsEnum.termsEnum.seekExact。
SegmentTermsEnum.seekExact。
SegmentTermsEnumFrame.scanToTerm。
//根據termsEnum（已經設定term）讀取postings。
TermQuery$TermWeight.scorer.termsEnum.postings。
SegmentTermsEnum.postings。
//根據termsEnum中的term，設定postings在.doc中位置。
SegmentTermsEnum.postings.currentFrame.decodeMetaData。

3：從.doc中讀取postings，返回PostingsEnum(BlockDocsEnum)。

相關程式碼：

Lucene50PostingsReader.postings。

上述流程如下圖：

postings
(docID, termFreq, positions), (docID, termFreq, positions),.....
termFreq
term在該文件出現的次數。
用於對文件頻分。
positions
term在該文件中每次的位置。
用於短語查詢時，多個term是否連續出現，或者小於指定位置。

2.4.4：遍歷PostingsEnum（過濾deleted doc），評分及collect資料。

相關程式碼：

acceptDocs：getLiveDocs
IndexSearcher.search.scorer.score。
BulkScorer.score。
DefaultBulkScorer.score。
//在查詢結果中前進到>=target的docID，並返回docID。
Lucene50PostingsReader$BlockDocsEnum.advance(target)。
//遍歷BlockDocsEnum（PostingsEnum）中的查詢結果，collect doc。
DefaultBulkScorer.scoreRange。
//collect一個doc。
MultiCollector$MultiLeafCollector.collect。

TopScoreDocCollector對doc評分，並取topN的流程如下：
為該doc評分，並基於score構建N節點的小頂堆，用於保留TopN。

相關程式碼：

TopScoreDocCollector$SimpleTopScoreDocCollector.collect。

1：根據設定的Similarity，使用BM25或TFIDF等演算法為doc評分。

BM25，TFIDF都使用freq，norms（NumericDocValues），演算法不同，可能使用的NumericDocValues也不同。

相關程式碼：

TermScorer.score。
BM25Similarity$BM25DocScorer.score。
TFIDFSimilarity$TFIDFSimScorer.score。
IndexWriterConfig.setSimilarity。
IndexSearcher.setSimilarity。
NumericDocValues。

2：根據doc得到的score構建N節點的小頂堆。

相關程式碼：

TopScoreDocCollector$SimpleTopScoreDocCollector.collect。
PriorityQueue.updateTop/downHeap/insertWithOverflow。

GlobalOrdinalsStringTermsAggregator統計各term doc數的流程如下：
1：根據doc是否為singleValues，獲取doc的ord或ords。

相關程式碼：

//singleValues獲取ord
singleValues.getOrd(doc)。
//獲取ords
//設定doc。
GlobalOrdinalsStringTermsAggregator$LeafBucketCollector.collect.globalOrds.setDocument(doc)
AbstractRandomAccessOrds.setDocument(doc)。
//獲取doc對應的term基數。
GlobalOrdinalsStringTermsAggregator$LeafBucketCollector.collect.globalOrds.cardinality()。
GlobalOrdinalMapping.cardinality()。
//遍歷doc ords。
GlobalOrdinalsStringTermsAggregator$LeafBucketCollector.collect.globalOrds.ordAt(i)。
GlobalOrdinalMapping.ordAt(i)。

2：docCounts(IntArray)對應的ord count++。
如果啟用bucketOrds（稀疏處理，見2.3），則將ord對映到bucketOrd，docCounts的bucketOrd位置 count++。

相關程式碼：

//將ord對應count++。傳入doc，用於sub collect。
GlobalOrdinalsStringTermsAggregator.collectGlobalOrd。

2.4.5：取topDocs。TopScoreDocCollector collect時僅保留topN。在此每次取堆頂元素，得到逆序的topN。

相關程式碼：

TopDocsCollector.topDocs。

2.4.6：根據聚合資料，按docCount取topN，排序。
根據aggregator的資料，按docCount構建小頂堆。
每次取走堆頂元素，逆序放入陣列，得到降序的topN。
設定termBytes。

相關程式碼：

AggregationPhase.execute。
GlobalOrdinalsStringTermsAggregator.buildAggregation。
PriorityQueue.updateTop/downHeap/insertWithOverflow。
//根據globalOrd從所有segment中獲取第一個含有該globalOrd的segment，並從該segment中讀取term值BytesRef。
GlobalOrdinalMapping.lookupOrd。

3：協調節點reduce 各個shard返回的結果。
使用各shard返回的有序結果，構造堆，合併聚合，合併TopDocs。

相關程式碼：

InitialSearchPhase.onShardResult。
InitialSearchPhase.onShardFailure。
//reduce結果
FetchSearchPhase.innerRun.resultConsumer.reduce。
SearchPhaseController.reducedQueryPhase。
SearchPhaseController.sortDocs。
//mergeTopDocs
SearchPhaseController.mergeTopDocs。
TopDocs.merge。
TopDocs.mergeAux。
PriorityQueue。

4：fetch資料。
協調發送fecth請求到相關shard，資料節點從stored field中fetch結果。

相關程式碼：

FetchSearchPhase.innerRun。

參考:
source code: elasticsearch 5.6.12, lucene 6.6.1。
https://www.elastic.co/blog/lucene-points-6.0

PointRangeQuery：abstract class竟然可以有構造方