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搜索__性能篇_最佳实践_开放-阿里云

这里主要介绍在实际查询过程中可能遇到的各种情况，及可以优化的方法。当您发现自己的搜索效果不满意或者不知道该如何实现，请联系我们。

搜索查询的效果主要跟query关键词中命中的文档数有关，命中的文档数越多，系统要进行的计算就越多，那么耗时就会越高。所以优化的一个重要手段就是尽量降低query召回的文档数。

1. 查询需要带上索引名（应用结构中的“索引到”字段），否则将默认取default索引，如果没有default，则直接报错无结果。

   query='mp3'相当于query=default:'mp3'

2. 查询关键词必须带上单引号，否则很可能会报错无结果。

   Error:  query=default:mp3
   Right:  query=default:'mp3'

3. 如果查询词中包含’，则需要转义或者去掉；2，查询词的最后一个字符不能是’’，否则会被当成转义符从而查询报错，如果要搜索’’，需要对’’进行转义。

   query=default:'北京大学'，召回同时包含“北京”和“大学”的文档；
   query=default:'abc's efg'会解析失败无结果，需要修改为'abc's efg'；
   query=default:'abc'，会查询报错无结果，对'进行了转义，到时引擎解析失败；

4. 对于只用来做过滤筛选的需求，建议尽量将过滤字段建索引，通过query子句来查询，可以提高性能。

   query=user_id:'123'&&filter=type_id=1，改写为query=user_id:'123' AND type_id:'1'。

5. 如果某些query召回量非常大，那么检索的效果低很多，这时候放在filter中可能效果更好。

   query=status:'1' AND user_id:'123' //符合user_id=123的有100条记录，符合status=1的有5kw文档，
   改写为
   query=user_id:'123'&&filter=status=1  //这样召回量会小很多，通过filter来过滤会更快。

6. 在一些情况下，会查询近一个月的数据，目前系统不支持query的range查询，如果数据量较大，性能比较差，可以考虑增加一个月份字段，适当降低query的召回文档量，可以有效提高查询效率。

   query=user_id:'123'&&filter=time>"2016-09-16"  //符合user_id=123的有5千万数据，但是根据时间过滤完只有1千。query召回量太大，很容易超时
   可以改为：
   query=user_id:'123' AND (month:'201610' OR month:'201609')&&filter=time>"2016-09-16"  //这样符合user_id:'123' AND (month:'201610' OR month:'201609')的只有2000，再做具体时间过滤效率会高很多。

7. 查询到具体的文档后，引擎会去获取实际要返回的结果数据，如果结果数据较大，那么消耗的时间也会越大。这时，可以从哪个方面入手：1，降低hit数，一般翻页结果为20个；2，修改默认展示字段或者fetch_fields，仅返回搜索结果展示中需要的字段即可。

最后更新：2016-11-23 17:16:06

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