本篇文章为大家展示了Elaticsearch查询问题分析是怎么样的呢，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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看上去不相关，实际上却很合理的文本匹配问题

问什么搜一个手机号"15858593403"，排在第一位的却是个看上去一点关系都没有的结果呢，符合预期的结果却排在第二位？

结果如图，确实一个不相关的手机号结果出现在了第一位，而且匹配分真的要高于符合预期的第二个结果，那为什么会出现这种情况呢？

从查询结果可以看到匹配分_score不是比较"规整"的数字，可以推测应该是个match匹配结果，翻看下对应的请求（只摘要展示核心部分）：

的确如此，先复习下match和match_phrase查询条件：这两个条件第一步都会对查询词进行分词，match直接检索倒排索引取各词元的id_set交集，而match_phrase还需要计算词元间的position_gap来判断字符顺序是否符合查询词的顺序。

显而易见，mobile条件要求的字符顺序在第一个结果中并不符合，那么问题大概率出现在name字段上，可以看到查询要求的是分词结果在13个词元范围内则要求必须满足13个词元全部满足，多于13个词元要求90%的匹配度。

这里插播下minimum_should_match参数，match条件其实类似于bool查询，默认是把分词后的每个词元都当作should条件中的一个clause，这样minimum_should_match参数表面上的匹配度实际上就转换成分词后需要匹配的clause个数（词元格式），具体的转换方式大概是max(1, floor(minimum_should_match * num_of_clauses))。

好了，这个时候就必须看下name这个字段的分词器了：

是个单字分词，也就是18688034559分词后为[1,8,6,8,8,0,3,4,5,5,9]，去重后得到[0,1,3,4,5,6,8,9]，而查询词15858593403分词后为[1,5,8,5,8,5,9,3,4,0,3]，去重后得到[0,1,3,4,5,8,9]，手机号为11位，在13词范围内，所以必须要全部词元匹配，显然上面的分词结果符合要求。

分析到这里就真相大白了，尽管看上去丝毫不相关，但是搜索引擎很耿直的执行了我们的查询并给出了很合理的结果，这也是实际搜索应用中很容易遇到的文本匹配问题，希望大家能够好好体会。

嗯。。案例中的手机号都是处理后的伪号码。

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看上去不合理，实际上很科学的统计查询问题

为什么明明有两条yyyy_id相同的记录，但是在统计查询中却出不来呢？

直接翻查询请求：

可以看到是一个比较简单的terms统计查询，大意是查询xxxx_id为8并且yyyy_id>0的记录，将查询结果按yyyy_id聚合（group by），并且按照聚合结果倒序展示。

照道理，如果有yyyy_id相同的两条记录，那么肯定会展示在统计结果的前面，但是实际操作中并没有在统计结果中看到预期的yyyy_id相同的记录，而是需要缩小range条件中yyyy_id的gt范围（gt:0 => gt:1224545）才能够看到预期的结果，这又是什么诡异的姿势？

首先来了解下terms统计的一些"潜规则"，terms统计默认是从索引中取top10（size=10）的数据，当然可以通过设置size参数来扩大topN的范围（这里也推荐这么做，可以让其他人在看到查询的时候就了解清楚背景，避免掉坑）。

即使如此，两条相同yyyy_id的记录聚合值为2也应该进入top10才对，那么这里就到第二个需要注意的地方，这个test_10索引是有10个shard的，terms统计默认的top10是并行在各shard中分别统计各shard的top10，然后汇总所有shard的统计结果再得到最终的top10结果，可能这里大家有点绕晕了，简单画个图：

假设索引有3个分片，进行一个top5统计，目的是找出值相同的记录（大多数记录值都是唯一的），如果碰巧相同值的记录分散在不同的shard且排序靠后，那么很可能连单shard的top5都进不去，最终结果中看不到预期的L值也很自然了。之所以修改gt条件可以将预期结果召回，主要也是因为数据桶范围缩小，使得L值有机会进去shard的top5而已。

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