# Search Type 原文鏈接 : [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-request-search-type.html](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-request-search-type.html) 譯文鏈接 : [http://www.apache.wiki/pages/editpage.action?pageId=4883100](http://www.apache.wiki/pages/editpage.action?pageId=488308) 貢獻者 : [ping](/display/~wangyangting) 在執行分布式搜索時可以執行不同的執行路徑。分布式搜索操作需要分散到所有相關的分片，然后收集所有的結果。當使用分散/集合類型執行時，有幾種方法可以做到這一點，特別是使用搜索引擎。 執行分布式搜索時的一個問題是從每個分片檢索多少結果。例如，如果我們有 10 個分片，則第一個分片可以保存從 0 到 10 的最相關的結果，其他分片結果排在其下。為此，當執行請求時，我們需要從所有分片中獲取 0 到 10 的結果，對它們進行排序，然后如果我們想要確保正確的結果，則返回結果。 與搜索引擎相關的另一個問題是每個分片獨立存在的事實。當在特定分片上執行查詢時，它不考慮來自其他分片的項頻率和其他搜索引擎信息。如果我們想要支持準確的排名，我們需要首先收集所有分片中的術語頻率，以計算全局術語頻率，然后使用這些全局頻率對每個分片執行查詢。 此外，由于需要對結果進行排序，取回大的文檔集，或者甚至滾動它，同時保持正確的排序行為可能是非常昂貴的操作。對于大型結果集滾動，最好按 _doc 進行排序，如果返回文檔的順序不重要。 Elasticsearch非常靈活，允許控制在每個搜索請求的基礎上執行的搜索類型。可以通過在查詢字符串中設置search_type參數來配置類型。類型是： ### Query Then Fetch 參數值： query_then_fetch。 請求分兩個階段處理。 在第一階段，查詢被轉發到所有涉及的分片。 每個分片執行搜索并生成對該分片本地的結果的排序列表。 每個分片只向協調節點返回足夠的信息，以允許其合并并將分片級結果重新排序為全局排序的最大長度大小的結果集。 在第二階段期間，協調節點僅從相關分片請求文檔內容（以及高亮顯示的片段，如果有的話）。 Note： 如果您未在請求中指定 search_type，那么這是默認設置。 ### Dfs, Query Then Fetch 參數值：dfs_query_then_fetch 與 “Query Then Fetch” 相同，除了初始分散階段，其計算分布項頻率用于更準確的計分。