DFS_QUERY_AND_FEATCH

es在查询时，可以指定搜索类型为QUERY_THEN_FETCH,QUERY_AND_FEATCH,DFS_QUERY_THEN_FEATCH和DFS_QUERY_AND_FEATCH。

ES天生就是为分布式而生，但分布式有分布式的缺点。比如要搜索某个单词，但是数据却分别在5个分片（Shard)上面，这5个分片可能在5台主机上面。因为全文搜索天生就要排序（按照匹配度进行排名）,但数据却在5个分片上，如何得到最后正确的排序呢？ES是这样做的，大概分两步。

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，这叫Scatter,

step2、这5个分片基于本Shard独立完成搜索，然后将符合条件的结果全部返回，这一步叫Gather。

客户端将返回的结果进行重新排序和排名，最后返回给用户。也就是说，ES的一次搜索，是一次scatter/gather过程（这个跟mapreduce也很类似）

第一、数量问题。比如，用户需要搜索”双黄连”，要求返回最符合条件的前10条。但在5个分片中，可能都存储着双黄连相关的数据。所以ES会向这5个分片都发出查询请求，并且要求每个分片都返回符合条件的10条记录。当ES得到返回的结果后，进行整体排序，然后取最符合条件的前10条返给用户。这种情况，ES5个shard最多会收到10*5=50条记录，这样返回给用户的结果数量会多于用户请求的数量。

第二、排名问题。上面搜索，每个分片计算分值都是基于自己的分片数据进行计算的。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，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，这就可能会导致排名不准确的问题。如果我们想更精确的控制排序，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，进行统一计算，然后使用整体的词频率去每个分片进行查询。

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)步骤，有这一步，据说可以更精确控制搜索打分和排名。

4、DFS query then fetch

比第2种方式多了一个初始化散发(initial scatter)步骤。

https://www.cnblogs.com/ningskyer/articles/5984346.html