子句说明
分层查询一种查询语法的扩充，主要功能是增强查询语法对于召回过程的控制能力，让应用可以根据自己的使用场景来加速文档召回过程，提高系统整体性能，扩充的功能主要有以下几点：
允许用户通过某些方式选择召回的区间
对于不同区间可以选择召回的先后顺序
对于不同区间可以指定不同的query来影响召回集
子句语法
名词介绍
name | description |
seek | 查询过程中，查询到一个doc的操作 |
docid | HA3内部对文档的编号，查询时会按docid从小到大查询。 |
[查询]区间/range | 查询时一个docid的范围，这里的range是指会被查询的docid的范围。 |
[查询]层/layer | 层是由一个或者多个range组成的，层主要作用是决定查询区间的优先级（把不同range放到不同层）。[查询]层/layer[查询]区间/rangedocidseekname |
查询语法
{
"layer" : [
]
}选择召回区间
对于召回区间的控制主要通过layer语法来实现：
一个layer子句可以由多个single_layer组成，一个single_layer主要有两个元素：
quota：用于设置当前层建议召回的doc个数，这里有几个点需要注意：
quota与rank_size的关系：各层quota总和不会大于rank_size，例如rank_size=10，quota:5;quota:7，这样最终第二层的quota会被截断到5。
当前层quota有剩余的情况下，会自动把quota累加到下一层。
由于层内的每个区间之间的doc不一定满足前面的doc比后面doc要好，所以quota有两种作用机制，一种是每查找到一个doc，就检查一次quota是否有剩余，另一种是在当前层内无视quota限制（依旧被rank_size限制），查找完当前层，最后看是否有剩余，若有剩余则累加到下一层
当用户显示指定layer子句的时候，每层quota默认值是0，quota的最大值为uint32_t的最大值。
range ：用于确定当前层的doc范围，如果不写，范围区间为所有doc，及[0,docCount)。range语法基本工作原理是通过用户给定的attribute，逐级计算最终需要seek的doc范围。需要注意的点：
语法中用到的必须是attribute，不能是需要计算的表达式
语法中用到的attribute必须与离线排序方式相符，否则会自动转换为查询全部区间。
语法中用到的attribute必须要是连续出现的，不可以中间插入扩展关键字(%sorted，%docid等)
除了attribute外我们还支持几种扩展语句：%sorted(这一层查询排过序的全量和增量)，%unsorted(这一层查询未排序的数据，实时数据等)，%other(除去前面层以外的范围)，%docid(直接指定docid区间查询)，%segmentid(直接指定segmentid区间查询)，%percent(指定这个范围百分比范围的区间查询)
如果用户在分层子句中没有指定%sorted，%unsorted关键字，引擎会自动为用户添加，默认模式是每层都是sorted，最后如果结果数不够会为用户多查一层实时数据
选择不同区间的不同query
对于不同查询层，可以使用不同的查询词，或者选择不同的倒排链。不同query通过分号隔开，当layer的数目大于query数目时，会自动用最后一条query填充剩余层。
使用示例：
本节将介绍分层查询与一些引擎提供的其他功能结合使用的场景下，如何搭配使用分层查询。
构建索引时文档排序，查询指定召回区间
在使用离线的排序功能时，文档是全局有序的，例如，按照站点排序后，同一个站点的文档在索引中是连续的一段，当在某个站点内部查询时，可以利用这个信息来加快seek的速度，假定站点对应的attribute是site_id，查询的站点ID为1和7，查询词为iphone：
{
"layer" : [
{
"range" : {
"fields" : [
{
"field" : "site_id",
"values" : [1,7]
}
]
},
"quota" : 5000
}
]
}或者如果站点1和7中查询结果不够的情况下，用户还想查询站点5和10的结果作为补充，可以这样：
{
"layer" : [
{
"range" : {
"fields" : [
{
"field" : "site_id",
"values" : [1,7]
}
]
},
"quota" : 5000
},
{
"range" : {
"fields" : [
{
"field" : "site_id",
"values" : [5,10]
}
]
},
"quota" : 0
}
]
}由于是希望第一层结果不够的情况下才查询第二层，所以第二层的quota设置为0(或者不写)。当然，用户还可以进行多样性召回：
{
"layer" : [
{
"range" : {
"fields" : [
{
"field" : "site_id",
"values" : [1,7]
}
]
},
"quota" : 4000
},
{
"range" : {
"fields" : [
{
"field" : "site_id",
"values" : [5,10]
}
]
},
"quota" : 1000
}
]
}对于离线排序是多维的情况，也可以支持多维区间的定位，还是以站内查询为例，离线排序是先按站点排序，站点相同的，按照网页的静态分排序，这种时候，查询希望召回静态分大于100的网页，查询语法如下：
{
"layer" : [
{
"range" : {
"fields" : [
{
"field" : "site_id",
"values" : [1,7]
},
{
"field" : "static_score",
"values" : "[100,]"
}
]
},
"quota" : 4000
}
]
}
注：区间范围表示加双引号多query查询
在某些情况下，用户的查询即担心召回数目是否足够，又希望召回数不能太多，导致影响查询性能，比较常见的一类场景是，有多个查询词，以A，B为例：
query方式 | 召回数 | 性能 |
A AND B | 最少 | 最好 |
A OR B | 最多 | 最差 |
A RANK B/B RANK A | 适中 | 中等 |
上述的几种query方式，对于A和B的召回数和性能都不一样，大部分查询希望的是有较好的召回，而且召回数不需要太多，这种情况下，固定用某种查询方式，很难保证结果数和性能都适中。使用多query的方式就可以通过一次查询来解决这个问题：
{
"query": "A OR B;A RANK B;A AND B",
"layer" : [
{
"quota" : 1000
},
{
"quota" : 1000
},
{
"quota" : 1000
}
]
}这种查询方式可以兼顾召回文档数目和性能，对于查询词的关联程度也有比较大的提升（对于大召回可以命中一些A AND B的结果，对于小召回可以通过A OR B来尽可能多召回）。
需要考虑时效性的查询
有时候用户会希望查询结果的时效性比较好，在这种情况下用户会希望先查询实时的无序索引，之后再查询全量和增量的有序索引，用户也可以在有序索引中指定先查询后面的一部分数据，再查前面的一部分数据，可以用percent实现
例如用户想要先查询时效性最好的实时索引，结果不够的话查询有序索引中后50%的doc，最后查询前50%的doc，查询词为iphone：
{
"layer" : [
{
"range" : {
"index_type" : "%unsorted"
},
"quota" : 5000
},
{
"range" : {
"index_type" : "%sorted",
"fields" : [
{
"field" : "service_id",
"values" : [1,3]
}
],
"percent" : "[50,100)"
},
"quota" : 0
},
{
"range" : {
"index_type" : "%sorted",
"fields" : [
{
"field" : "service_id",
"values" : [1,3]
}
],
"percent" : "[0,50)"
},
"quota" : 0
}
]
}
注：percent关键字中可以指定不同多个区间，区间是左闭右开的注意事项
layer子句是可选子句