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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。

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。
试用
query='mp3'相当于 query=default:'mp3'

查询关键词必须带上单引号，否则很可能会报错无结果。
试用

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

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。
试用

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；

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。
试用

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

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。
试用

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。

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。
试用

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。

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。