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更新时间:2017-06-07 13:26:11   分享:   

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。
    1. 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。
    1. Error: query=default:mp3
    2. 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。
    1. query=default:'北京大学',召回同时包含“北京”和“大学”的文档;
    2. query=default:'abc's efg'会解析失败无结果,需要修改为'abc\'s efg';
    3. 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。
    1. 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。
    1. 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,
    2. 改写为
    3. 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。
    1. 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
    2. 可以改为:
    3. 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。
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