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对 userId 进行 term 聚合然后设置 tag.keyword 子聚合 最后对 tag.score 子聚合求 sum 即可

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ngram 分词会产生非常多的 term,而且你的数据量比较大,所以使用 term 查询就会比较耗时 推荐你更换更为合适的分词器,或者使用 filter 查询,这样 es 会缓存 term 的查询结果,对查询速度提升会有帮助

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你这里说的 es client 节点指的是协调节点么? 如果是的话根据你请求的负载来设置节点数目吧,如果请求没有很多,使用数据节点就行了   一般来说你连接 ES 集群的时候,设置一个或者多个节点的地址,客户端会自动发现其他节点 当一个节点挂了,并不会影响 r...

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推荐使用 matchAllQuery 排序的字段为 _doc, 如果你的结果超过了 1W 条,不推荐 from+size 的方式获取数据 推荐使用 scroll 的方式,类似传统数据库的游标

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你可以看一下你拉取的时候的网络带宽 如果带宽允许的情况下,可以尝试修改每次拉取的 size 找到一个合适的大小对提高数据获取性能也比较重要   当然你也可以使用 sliced-scroll 多线程并发拉取 scroll 的数据:https://www.elas...

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