Schema
OpenSearch支援多種資料類型及分詞方式，可以滿足絕大多數情境下的需求。具體參考如下：
目前支援的類型：INT、FLOAT、DOUBLE、LITERAL及其各自的ARRAY類型、TEXT、SHORT_TEXT；
DynamicField：暫不支援，OpenSearch支援修改應用結構，可以先通過動態修改的方式來繞過；
CopyField：暫不支援，可以離線預先合并。
欄位個數限制：256。超過限制的業務可以考慮將非區間段查詢（精準匹配）的若干欄位利用ARRAY類型合并成一個欄位，來減少總欄位個數的方式繞過。
patternTokenizer：目前OpenSearch支援自訂分詞，但是分隔字元預設為\t，需要將原有分隔字元轉化為\t即可。
location：轉化為兩個欄位float或者double欄位，分別用來儲存經緯度值。
bool：轉化為INT型，值為0/1。
date：轉化為INT型，資料庫源會自動轉成毫秒時間戳記，API推送的需要手動轉化；
payload analyzer：暫不支援。
bitwise分詞：暫不支援。
庖丁分詞：使用OpenSearch中文基礎分詞。
搜尋文法
OpenSearch目前支援查詢、過濾、統計、彙總、排序等功能。
q：必選參數，相當於OpenSearch中query查詢，具體轉化規則如下：
q 轉化規則 |
|---|
‘:‘ 暫不支援 |
range索引，用filter的區間段來轉化 |
+A ==> A |
-A ==> 不支援 |
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：紅富士 AND 蘋果 OR 山東 |
A OR B AND C ==> B AND C RANK A, e.g:紅富士 OR 蘋果 AND 山東 |
A AND B OR +C ==> A AND B AND C, e.g:紅富士 AND 蘋果 OR +山東 |
A OR +B AND C ==> B AND C RANK A, e.g:紅富士 OR +蘋果 AND 山東 |
+A OR B AND C ==> A AND B AND C, e.g:+紅富士 OR 蘋果 AND 山東 |
A AND B OR -C ==> (A AND B) ANDNOT C, e.g：紅富士 AND 蘋果 OR -山東 |
A AND -B OR C ==> A ANDNOT B RANK C, e.g：蘋果 AND -紅富士 OR 山東 |
-A AND B OR C ==> B ANDNOT A RANK C, e.g：-紅富士 AND 蘋果 OR 山東 |
A OR B AND -C ==> B ANDNOT C RANK A, e.g:紅富士 OR 蘋果 AND -山東 |
A OR -B AND C ==> C ANDNOT B RANK A, e.g:紅富士 OR -山東 AND 蘋果 |
-A OR B AND C ==> (B AND C) ANDNOT A, e.g:-紅富士 OR 山東 AND 蘋果 |
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：用來過濾，隻影響召回不影響算分。非模糊查詢使用filter，模糊查詢走query，排序的時候不要考慮該欄位即可；
fl：使用OpenSearch fetch_fields參數來定義傳回值；
hl：在控制台上配置結果摘要和飄紅；
start，rows： config 子句中的start和hit；
wt：config子句中的format；
df：查詢的預設欄位；
sort：filed desc => -filed；field asc=> +field；score=>sort=RANK；
facet：欄位必須配置索引屬性。
統計轉化規則 |
|---|
facet.field => OpenSearch aggregate子句中的group_key參數 |
facet.limit => OpenSearch aggregate子句中的max_group，預設為1000 |
facet.mincount => 暫不支援，需要全部結果拿回去自行處理 |
facet.offset => 暫不支援，需要全部結果拿回去自行翻頁 |
facet.sort => 暫不支援，需要全部結果拿回去自行排序 |
facet=true&facet.field=price&facet.limit=200 ==> aggregate=group_key:price,agg_fun:count(),max_group:200 |
group：暫不支援。某些簡單的情境可以考慮OpenSearch中的distinct子句，並結合sort來做組內排序。
stats：部分功能對應OpenSearch中的aggregate子句，但是agg_func僅支援min, max, count, avg，暫不支援missing、sumOfSquares、mean、stddev、distinctValue、countDistinct。
搜尋功能
深度翻頁：目前OpenSearch提供兩個查詢介面，一個是search，一個是scroll。search是常規的查詢情境，最多支援5000個結果返回，可以翻頁，每頁最大500個；scroll為資料匯出情境，可以支援千萬層級資料匯出，但不支援排序，可以將結果拿回去做二次分析。
統計結果準確性：為了保證更優的檢索效能，目前OpenSearch在很多情況下會做抽樣和預估，這樣會導致統計結果不是很精準。
搜尋結果total值：為了保證搜尋效能，資料量很大的情況下（跟總資料量無關，主要是查詢召回量超過百萬以上），仍然會做預估。
多OR查詢：目前query長度限制編碼後1K，如果OR查詢較多會導致報錯無結果，建議增加個數限制，或者並發多次查詢再自行做結果merge。