ElasticSearch使用规范-查询规范
【摘要】 查询规范建议1）定义好mappings和settings，不同的数据类型查询效率不一样，建议只需做精确查询以及范围查询的字段设置为keyword类型。对于要进行全文检索的字段设置合理的分词器。2）对于只需要查询数据结果而不需要结果的相关度计算的情况，使用filter query能大幅提升你的查询效率。例如过滤某车牌和号码。3）避免一次性取出大量的数量：Elasticsearch被设计为一个搜...
查询规范建议
1）定义好mappings和settings，不同的数据类型查询效率不一样，建议只需做精确查询以及范围查询的字段设置为keyword类型。对于要进行全文检索的字段设置合理的分词器。
2）对于只需要查询数据结果而不需要结果的相关度计算的情况，使用filter query能大幅提升你的查询效率。例如过滤某车牌和号码。
3）避免一次性取出大量的数量：Elasticsearch被设计为一个搜索引擎，这使得它非常擅长获取与查询匹配的最优文档，但是不适合用来检索与特定查询匹配的所有文档。 Elasticsearch为了避免深分页，不允许使用分页（from&size）查询10000条以后的数据，如果需要这样做，请确保使用Scroll API。
4）尽量细化查询条件，查询的条件越细，查询效率越高。
5）选择合适的查询类型，比如term查询效率相对会高一些。
6）路由
Elasticsearch写入文档时，文档会通过一个公式路由到一个索引中的一个分片上。默认公式如下：
shard_num = hash(_routing) % num_primary_shards
_routing字段的取值，默认是_id字段，可以根据业务场景设置经常查询的字段作为路由字段。例如可以考虑将用户id、地区作为路由字段，查询时可以过滤不必要的分片，加快查询速度。
7）避免使用wildcard模糊匹配查询
Elasticsearch默认支持通过*？正则表达式来做模糊匹配，数据量级别达到TB+甚至更高之后，模糊匹配查询通常会耗时比较长，甚至可能导致内存溢出，卡死乃至崩溃宕机的情况。所以数据量大的情况下，不要使用模糊匹配查询。
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