ElasticSearch 开发总结（九）——SearchType：DFS_QUERY_THEN_FETCH和QUERY_THEN_FETCH-CSDN博客

1.SearchType
ES的搜索类型 有一个类SearchType（如下图示），关于该类的描述：

Search type represent the manner at which the search operation is executed.

ES的搜索分scatter/gather两个步骤：

scatter阶段:客户端向10个分片发起搜索请求；

gather阶段:10个分片完成搜索，符合条件的结果返回；

客户端，将返回的结果进行重新拍下和排名，最后返回给用户。

搜索面临的两个问题：

问题1：假如集群一个节点有10个分片，词语“土豆”在分片的相关性从分片0到分片9依次降低（即分片0存储词语“土豆”相关性最大，分片9相关性最小），如果搜索词语“土豆”需要10个分片的计算；

问题2：如果针对特定的分片进行搜索，因为词语“土豆”在每个分片的相关性不一致，可能返回的结果也存在偏差。

针对以上问题，ES给允许设置search_type来解决上述问题

SearchType共四种类型：

1、query and fetch

向索引的所有分片（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起返回。这种搜索方式是最快的。因为相比下面的几种搜索方式，这种查询方法只需要去shard查询一次。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。

2、query then fetch（默认的搜索方式）

如果你搜索时，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，先向所有的shard发出请求，各分片只返回排序和排名相关的信息（注意，不包括文档document)，然后按照各分片返回的分数进行重新排序和排名，取前size个文档。然后进行第二步，去相关的shard取document。这种方式返回的document与用户要求的size是相等的。

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)计算全局词频（term frequencies）步骤，有这一步，据说可以更精确控制搜索打分和排名。先对所有分片发送请求， 把所有分片中的词频和文档频率等打分依据全部汇总到一块， 再执行后面的操作。优点很明显，数据量是准确并且排名也准确，但性能是最差的。

4、DFS query then fetch

比第2种方式多了一个初始化散发(initial scatter)计算全局词频（term frequencies）步骤，过程与上一种类似，优点是排名准确，但返回的数据量不准确，可能返回(N*分片数量)的数据。。

2.日志分析，ElasticSearch的搜索有慢查询 
使用DFS_QUERY_THEN_FETCH类型进行搜索，运维反应有慢查询：

search_type[DFS_QUERY_THEN_FETCH], total_shards[5], source[{"from":0,"size":200,"query":{"bool":{"filter":[{"term":{"isMarketable":true}},{"term":{"isAppSale":true}},{"terms":{"saleType":[0,2]}},{"term":{"categoryId":10}}]}},"explain":false}], extra_source

 建议，把DFS_QUERY_THEN_FETCH类型修改为QUERY_THEN_FETCH（默认）类型

3.引用与知识
DFS类型的搜索，精度高，但是搜索的效率低；

非DFS类型的搜索，精度低，但是效率高；

DFS类型适合微调，大部分场景下应该用不到，除非业务有需要。

ElasticSearch版本6.6，官网：SearchType

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