停用词与性能

保留停用词最大的缺点就影响搜索性能。使用 Elasticsearch 进行全文搜索，它需要为所有匹配的文档计算相关度评分 _score 从而返回最相关的前 10 个文档。

通常大多数的单词在所有文档中出现的频率低于0.1％，但是有少数词（例如 the ）几乎存在于所有的文档中。假设有一个索引含有100万个文档，查询 quick brown fox 词组，能够匹配上的可能少于1000个文档。但是如果查询 the quick brown fox 词组，几乎需要对索引中的100万个文档进行评分和排序，只是为了返回前 10 名最相关的文档。

问题的关键是 the quick brown fox 词组实际是查询 the 或 quick 或 brown 或 fox— 任何文档即使它什么内容都没有而只包含 the 这个词也会被包括在结果集中。因此，我们需要找到一种降低待评分文档数量的方法。

and 操作符 (and Operator)

我们想要减少待评分文档的数量，最简单的方式就是在<> match 查询时使用 and 操作符，这样可以让所有词都是必须的。

以下是 match 查询：

  1. {
  2.     "match": {
  3.         "text": {
  4.             "query":    "the quick brown fox",
  5.             "operator": "and"
  6.              }
  7.     }
  8. }

上述查询被重写为 bool 查询如下：

  1. {
  2.     "bool": {
  3.         "must": [
  4.             { "term": { "text": "the" }},
  5.             { "term": { "text": "quick" }},
  6.             { "term": { "text": "brown" }},
  7.             { "term": { "text": "fox" }}
  8.         ]
  9.     }
  10. }

bool 查询会智能的根据较优的顺序依次执行每个 term 查询：它会从最低频的词开始。因为所有词项都必须匹配，只要包含低频词的文档才有可能匹配。使用 and 操作符可以大大提升多词查询的速度。

最少匹配数(minimum_should_match)

在精度匹配match-precision的章节里面，我们讨论过使用 minimum_should_match 配置去掉结果中次相关的长尾。虽然它只对这个目的奏效，但是也为我们从侧面带来一个好处，它提供 and 操作符相似的性能。

  1. {
  2.     "match": {
  3.         "text": {
  4.             "query": "the quick brown fox",
  5.             "minimum_should_match": "75%"
  6.         }
  7.     }
  8. }

在上面这个示例中，四分之三的词都必须匹配，这意味着我们只需考虑那些包含最低频或次低频词的文档。 相比默认使用 or 操作符的简单查询，这为我们带来了巨大的性能提升。不过我们有办法可以做得更好……