"这篇资源主要介绍了Elasticsearch中的SearchType，包括query and fetch、query then fetch、DFS query and fetch以及DFS query then fetch四种类型，并强调了DFS查询在搜索精度和性能上的权衡。DFS的全称可能是Distributed Frequency Scatter，涉及到了Elasticsearch的分布式查询机制和搜索准确性。此外，还提及了文档操作示例和Jackson库的使用。"
在Elasticsearch中，SearchType是控制搜索执行策略的关键参数。以下是对四种SearchType的详细解析：
1. **query and fetch**：这是最快的搜索类型，因为它只获取匹配文档的基本信息，不进行评分计算。适用于只需要匹配结果，不关心精确排名的情况。
2. **query then fetch**：这是默认的搜索方式，它首先执行查询并得到得分最高的文档，然后去每个分片获取完整文档。这种方式在大多数情况下是足够的，兼顾速度和准确性。
3. **DFS query and fetch**：此类型在执行查询前会先进行分布式频率散列（DFS），获取全局的词频和文档频率信息，以确保在所有分片上的一致性，从而提高搜索的准确性。但这会增加额外的计算开销，降低性能。
4. **DFS query then fetch**：这种类型结合了DFS和query then fetch，首先进行DFS，然后获取得分最高的文档。虽然最慢，但能提供最准确的搜索结果和评分。
DFS（Distributed Frequency Scatter）指的是在查询开始前，先收集所有分片的词频和文档频率数据，这有助于全局的TF-IDF计算，特别是在使用复杂的评分函数时，能确保不同分片间的一致性。这个过程虽然会增加网络通信和计算成本，但对于需要精确搜索结果的场景是必要的。
在实际应用中，选择SearchType需要根据业务需求平衡性能和准确性。例如，对于实时性要求高、对搜索结果排序要求不严格的场景，query and fetch可能是最佳选择。而在需要精确评分和排名的场合，DFS query then fetch则更为合适。
文档操作的部分，展示了如何使用Elasticsearch API创建、更新和删除文档，以及如何利用Jackson库将Java对象转换为JSON字符串。这些是Elasticsearch开发中常见的操作。
依赖项部分提到了`jackson-databind`，这是Jackson库的一部分，用于处理JSON序列化和反序列化，是Java开发者与JSON数据交互的常用工具。
理解Elasticsearch的SearchType和DFS机制对于优化搜索性能和提升查询准确性至关重要，同时掌握基本的文档操作和JSON处理也是开发Elasticsearch应用的基础。
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