Elasticsearch的搜索类型（SearchType类型）

Elasticsearch的搜索类型（SearchType类型）

一、 query and fetch

　　向索引的全部分片 （ shard）都发出查询请求， 各分片返回的时候把元素文档 （ document）和计算后的排名信息一块儿返回。
　　这种搜索方式是最快的。 由于相比下面的几种搜索方式， 这种查询方法只须要去 shard查询一次。 可是各个 shard 返回的结果的数量之和多是用户要求的 size 的 n 倍。
　　优势：这种搜索方式是最快的。由于相比后面的几种es的搜索方式，这种查询方法只须要去shard查询一次。
　　缺点：返回的数据量不许确， 可能返回(N*分片数量)的数据而且数据排名也不许确，同时各个shard返回的结果的数量之和多是用户要求的size的n倍。
　　　

二、 query then fetch（ es 默认的搜索方式）

　　若是你搜索时， 没有指定搜索方式， 就是使用的这种搜索方式。 这种搜索方式， 大概分两个步骤：
　　第一步， 先向全部的 shard 发出请求， 各分片只返回文档 id(注意， 不包括文档 document)和排名相关的信息(也就是文档对应的分值)， 而后按照各分片返回的文档的分数进行从新排序和排名， 取前 size 个文档。
　　第二步， 根据文档 id 去相关的 shard 取 document。 这种方式返回的 document 数量与用户要求的大小是相等的。
　　优势：
　　　　返回的数据量是准确的。
　　缺点：
　　　　性能通常，而且数据排名不许确。

三、 DFS query and fetch

　　这种方式比第一种方式多了一个 DFS 步骤，有这一步，能够更精确控制搜索打分和排名。也就是在进行查询以前， 先对全部分片发送请求， 把全部分片中的词频和文档频率等打分依据所有汇总到一块， 再执行后面的操做、
　　优势：
　　　　数据排名准确
　　缺点：
　　　　性能通常
　　　　返回的数据量不许确， 可能返回(N*分片数量)的数据

四、 DFS query then fetch

　　比第 2 种方式多了一个 DFS 步骤。
　　也就是在进行查询以前， 先对全部分片发送请求， 把全部分片中的词频和文档频率等打分依据所有汇总到一块， 再执行后面的操做、

　　优势：
　　　　返回的数据量是准确的
　　　　数据排名准确
　　缺点：
　　　　性能最差【 这个最差只是表示在这四种查询方式中性能最慢， 也不至于不能忍受，若是对查询性能要求不是很是高， 而对查询准确度要求比较高的时候能够考虑这个】

　　DFS 是一个什么样的过程？

　　从 es 的官方网站咱们能够发现， DFS 其实就是在进行真正的查询以前， 先把各个分片的词频率和文档频率收集一下， 而后进行词搜索的时候， 各分片依据全局的词频率和文档频率进行搜索和排名。 显然若是使用 DFS_QUERY_THEN_FETCH 这种查询方式， 效率是最低的，由于一个搜索， 可能要请求 3 次分片。 但， 使用 DFS 方法， 搜索精度是最高的。

　　总结一下， 从性能考虑 QUERY_AND_FETCH 是最快的， DFS_QUERY_THEN_FETCH 是最慢的。从搜索的准确度来讲， DFS 要比非 DFS 的准确度更高。