ESES分布式搜索的运行机制ES有两个search_type，即搜索类型：query_then_fetch(default)dfs_query_then_fetchquery_then_fetch用户发起搜索，请求到集群中的某个节点。查询将发送到所有相关分片。每个分片独立执行查询以搜索文档、排序和分页等，并使用分片本身的LocalTerm/Document频率进行评分。分片查询结果（仅元数据如_id和_score）返回给请求节点。请求节点汇总所有分片的查询结果，然后根据分值排序分页，最后选择搜索结果文档（仅元数据）。根据元数据，到对应的分片中拉取存储在磁盘上的文档的详细数据。获取详细的文档数据，组成搜索结果，并将结果返回给用户。缺点：由于每个分片独立使用自己的而不是全局的Term/Document频率进行相关性评分，当数据分布不均匀时，可能会造成评分偏差，从而影响最终搜索结果的相关性。dfs_query_then_fetchdfs_query_then_fetch的工作方式与query_then_fetch非常相似，但有两个区别。用户向集群中的节点发起搜索和请求。预查询每个分片以获得全局全局术语/文档频率。查询将发送到所有相关分片。每个分片独立执行查询以搜索文档、排序和分页等，并使用分片本身的全局词/文档频率进行评分。分片查询结果（仅元数据如_id和_score）返回给请求节点。请求节点汇总所有分片的查询结果，然后根据分值排序分页，最后选择搜索结果文档（仅元数据）。根据元数据，到对应的分片中拉取存储在磁盘上的文档的详细数据。获取详细的文档数据，组成搜索结果，并将结果返回给用户。缺点：太耗资源，一般不推荐。经验虽然ES有两种搜索类型，但一般使用默认的query_then_fetch。当数据量不够大时（比如搜索类数据20GB，日志类数据20-50GB），建议设置分片primaryshard。如果你只设置一个primaryshard，你会发现搜索省了很多东西。当不需要文档数据时，使用_source:false来避免请求节点到非原生分片的网络耗时和读取磁盘文件的耗时。使用from+size分页时，假设只需要前10k条数据的后十条，那么每个shard也会取10k条数据。如果你的索引有5个primaryshard，那么在汇总10k=50k条数据的时候会有5*，这50k条数据在内存中排序最后分页，所以深分页也比较耗资源。
