【Lucene/Elasticsearch】**Query Rewrite** 机制

这段话描述的是 Lucene/Elasticsearch 的 **Query Rewrite** 机制，核心一句话：

> **把“高级”或“逻辑”查询（如 PrefixQuery、WildcardQuery、RangeQuery）在真正执行前，拆成最底层的、可直接倒排索引查的“原子查询”（TermQuery、PointRangeQuery 等）。**

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### 为什么要重写？

1. **高级查询本身无法直接走索引**  
例：`PrefixQuery("titl", "jav")` 并不知道前缀 `jav*` 到底对应哪些词项，需要先把索引里所有以 `jav` 开头的真实 term 找出来。

2. **拆成原子查询后可走优化路径**  
- 倒排列表直接求并集/交集  
- 可利用跳表、压缩、缓存  
- 可以合并相邻 TermQuery 为更高效的 BooleanQuery

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### 举个完整流程

```text
用户写的查询            →   重写后的查询
------------------------------------------------
PrefixQuery("title", "jav")   →   BooleanQuery
├── TermQuery("java")
├── TermQuery("javascript")
└── TermQuery("javaw")
```

- 重写由 `Query.rewrite(IndexReader)` 触发，发生在 **搜索执行早期**（QueryPhase 之前）。  
- 对上层透明：用户看到的仍是原查询，内部已变成“可执行的原子查询”。

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### Elasticsearch 中的体现

- 在 Profile API 里能看到 `rewrite_time` 指标。  
- 复杂查询（wildcard、range、geo、script）都会经历这一步；重写结果会影响后续缓存键、性能分析。