Schema
OpenSearch支持多种数据类型及分词方式（参考文本分析器），可以满足绝大多数场景下的需求。具体参考如下：
目前支持的类型：INT、FLOAT、DOUBLE、LITERAL及其各自的ARRAY类型、TEXT、SHORT_TEXT；
DynamicField：暂不支持，OpenSearch支持修改应用结构，可以先通过动态修改的方式来绕过；
CopyField：暂不支持，可以离线预先合并。
字段个数限制：256。超过限制的业务可以考虑将非区间段查询（精准匹配）的若干字段利用ARRAY类型合并成一个字段，来减少总字段个数的方式绕过。
patternTokenizer：目前OpenSearch支持自定义分词，但是分隔符默认为\t，需要将原有分隔符转化为\t即可。
location：转化为两个字段float或者double字段，分别用来存储经纬度值。
bool：转化为INT型，值为0/1。
date：转化为INT型，数据库源会自动转成毫秒时间戳，API推送的需要手动转化；
payload analyzer：暂不支持。
bitwise分词：暂不支持。
庖丁分词：使用OpenSearch中文基础分词。
搜索语法
OpenSearch目前支持查询、过滤、统计、聚合、排序等功能。
q：必选参数，相当于OpenSearch中query查询，具体转化规则如下：
q 转化规则 |
‘:‘ 暂不支持 |
range索引，用filter的区间段来转化 |
+A ==> A |
-A ==> 不支持 |
A AND B ==> A AND B |
A AND -B ==> A ANDNOT B |
A OR B ==> A OR B |
A OR +B ==> A RANK B |
A AND B OR C ==> A AND B RANK C, e.g：红富士 AND 苹果 OR 山东 |
A OR B AND C ==> B AND C RANK A, e.g:红富士 OR 苹果 AND 山东 |
A AND B OR +C ==> A AND B AND C, e.g:红富士 AND 苹果 OR +山东 |
A OR +B AND C ==> B AND C RANK A, e.g:红富士 OR +苹果 AND 山东 |
+A OR B AND C ==> A AND B AND C, e.g:+红富士 OR 苹果 AND 山东 |
A AND B OR -C ==> (A AND B) ANDNOT C, e.g：红富士 AND 苹果 OR -山东 |
A AND -B OR C ==> A ANDNOT B RANK C, e.g：苹果 AND -红富士 OR 山东 |
-A AND B OR C ==> B ANDNOT A RANK C, e.g：-红富士 AND 苹果 OR 山东 |
A OR B AND -C ==> B ANDNOT C RANK A, e.g:红富士 OR 苹果 AND -山东 |
A OR -B AND C ==> C ANDNOT B RANK A, e.g:红富士 OR -山东 AND 苹果 |
-A OR B AND C ==> (B AND C) ANDNOT A, e.g:-红富士 OR 山东 AND 苹果 |
A OR B OR -C == A OR -C OR B == -C OR A OR B ==> (A OR B) ANDNOT C |
A AND B OR C AND D ==> A AND B AND C AND D |
fq：用来过滤，只影响召回不影响算分。非模糊查询使用filter，模糊查询走query，排序的时候不要考虑该字段即可；
fl：使用OpenSearch fetch_fields参数来定义返回值；
hl：在控制台上配置结果摘要和飘红；
start，rows： config 子句中的start和hit；
wt：config子句中的format；
df：查询的默认字段；
sort：field desc => -field；field asc=> +field；score=>sort=RANK；
facet：字段必须配置索引属性。
统计转化规则 |
facet.field => OpenSearch aggregate子句中的group_key参数 |
facet.limit => OpenSearch aggregate子句中的max_group，默认为1000 |
facet.mincount => 暂不支持，需要全部结果拿回去自行处理 |
facet.offset => 暂不支持，需要全部结果拿回去自行翻页 |
facet.sort => 暂不支持，需要全部结果拿回去自行排序 |
facet=true&facet.field=price&facet.limit=200 ==> aggregate=group_key:price,agg_fun:count(),max_group:200 |
group：暂不支持。某些简单的场景可以考虑OpenSearch中的distinct子句，并结合sort来做组内排序。
stats：部分功能对应OpenSearch中的aggregate子句，但是agg_func仅支持min, max, count, avg，暂不支持missing、sumOfSquares、mean、stddev、distinctValue、countDistinct。
搜索功能
深度翻页：目前OpenSearch提供两个查询接口，一个是search，一个是scroll。search是常规的查询场景，最多支持5000个结果返回，可以翻页，每页最大500个；scroll为数据导出场景，可以支持千万级别数据导出，但不支持排序，可以将结果拿回去做二次分析。
统计结果准确性：为了保证更优的检索性能，目前OpenSearch在很多情况下会做抽样和预估，这样会导致统计结果不是很精准。
搜索结果total值：为了保证搜索性能，数据量很大的情况下（跟总数据量无关，主要是查询召回量超过百万以上），仍然会做预估。
多OR查询：目前query长度限制编码后1K，如果OR查询较多会导致报错无结果，建议增加个数限制，或者并发多次查询再自行做结果merge。