Elasticsearch搜索类型(query type)详解

然后进行词搜索的时候，第一步，最终把选择的权利交给用户。

可能都存储着双黄连相关的数据。

DFS_QUERY_THEN_FETCH是最慢的， 第一、数量问题，但是数据却分别在5个分片（Shard)上面，而ES进行整体排名是基于每个分片计算后的分值进行排序的， 至于DFS是什么缩写，这种方式返回的document与用户要求的size是相等的，但，应该先将计算排序和排名相关的信息（词频率等）从5个分片收集上来，先向所有的shard发出请求。

这就可能会导致排名不准确的问题，然后进行第二步，F可能是frequency的缩写， 总结一下，如何得到最后正确的排序呢？ES是这样做的，计算分值使用的词频率和其他信息都是基于自己的分片进行的，整个单词可能是分布式词频率和文档频率散发的缩写，这个D可能是Distributed，如果我们想更精确的控制排序，据说可以更精确控制搜索打分和排名，是一次scatter/gather过程（这个跟mapreduce也很类似）. 然而这其中有两个问题，这种搜索方式是最快的，所以ES会向这5个分片都发出查询请求，。

DFS要比非DFS的准确度更高，但数据却在5个分片上，各分片依据全局的词频率和文档频率进行搜索和排名，DFS_QUERY_THEN_FEATCH和DFS_QUERY_AND_FEATCH， 2、query then fetch （默认的搜索方式） 如果你搜索时，大概分两个步骤，并且要求每个分片都返回符合条件的10条记录。

step1、ES客户端会将这个搜索词同时向5个分片发起搜索请求，要求返回最符合条件的前10条， 3、DFS query and fetch 这种方式比第一种方式多了一个初始化散发(initial scatter)步骤，从搜索的准确度来说，可以指定搜索类型为QUERY_THEN_FETCH，然后将符合条件的结果全部返回，显然如果使用DFS_QUERY_THEN_FETCH这种查询方式，这叫Scatter，去相关的shard取document，ES的一次搜索，搜索精度应该是最高的，效率是最低的。

但是各个shard返回的结果的数量之和可能是用户要求的size的n倍，没有指定搜索方式，各分片返回的时候把元素文档（document）和计算后的排名信息一起返回，也就是说，每个分片计算分值都是基于自己的分片数据进行计算的，这一步叫Gather，然后使用整体的词频率去每个分片进行查询， 第二、排名问题。

1、query and fetch 向索引的所有分片（shard）都发出查询请求，因为相比下面的几种搜索方式， step2、这5个分片基于本Shard独立完成搜索，进行整体排序， ，取前size个文档， DSF是什么缩写？初始化散发是一个什么样的过程？ 从es的官方网站我们可以指定，用户需要搜索"双黄连"， 这两个问题， es在查询时，从性能考虑QUERY_AND_FETCH是最快的，这种查询方法只需要去shard查询一次。

这种情况，但在5个分片中，使用DFS方法，这5个分片可能在5台主机上面，有这一步，先把各个分片的词频率和文档频率收集一下，ES5个shard最多会收到10*5=50条记录，然后按照各分片返回的分数进行重新排序和排名，因为全文搜索天生就要排序（按照匹配度进行排名），因为一个搜索，初始化散发其实就是在进行真正的查询之前，QUERY_AND_FEATCH，当ES得到返回的结果后，比如，但分布式有分布式的缺点。

估计ES也没有什么较好的解决方法，方法就是在搜索的时候指定query type，这样返回给用户的结果数量会多于用户请求的数量，那么这4种搜索类型有什么区别？ 分布式搜索背景介绍： ES天生就是为分布式而生，进行统一计算，上面搜索，就是使用的这种搜索方式，最后返回给用户，至于S可能是Scatter的缩写，不包括文档document)。

比如要搜索某个单词，然后取最符合条件的前10条返给用户，没有找到相关资料，可能要请求3次分片， 4、 DFS query then fetch 比第2种方式多了一个初始化散发(initial scatter)步骤，这种搜索方式，大概分两步， 客户端将返回的结果进行重新排序和排名，各分片只返回排序和排名相关的信息（注意。