1、需求背景：
es版本6.3.2。65个keyword类型字段，查询时只要有一个字段符合就算匹配。符合的字段越多，得分越高。取top 10。
2、实现方法：
65个should查询，每个should查询里都是constant_score封装的term查询。
3、产生问题：
65个should查询性能很差，200万的数据量查询耗时在130ms。测试发现，should个数少量时性能很高，10-20ms。当should个数从40个开始性能开始变差，should越多性能越差。通过profileAPI发现，大量耗时推挤在nex_doc模块。
4、尝试优化：
es官网有指出，查询字段越多，性能越差。尝试将65个字段的值存储到一个字段中（keyword类型，存储的是集合）。然后通过terms查询，性能有所改善，耗时在65ms。但是terms无法实现符合的字段越多，得分越高的场景。
望各位指点一下。感谢
es版本6.3.2。65个keyword类型字段，查询时只要有一个字段符合就算匹配。符合的字段越多，得分越高。取top 10。
2、实现方法：
65个should查询，每个should查询里都是constant_score封装的term查询。
3、产生问题：
65个should查询性能很差，200万的数据量查询耗时在130ms。测试发现，should个数少量时性能很高，10-20ms。当should个数从40个开始性能开始变差，should越多性能越差。通过profileAPI发现，大量耗时推挤在nex_doc模块。
4、尝试优化：
es官网有指出，查询字段越多，性能越差。尝试将65个字段的值存储到一个字段中（keyword类型，存储的是集合）。然后通过terms查询，性能有所改善，耗时在65ms。但是terms无法实现符合的字段越多，得分越高的场景。
望各位指点一下。感谢
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laoyang360 - 《一本书讲透Elasticsearch》作者，Elastic认证工程师 [死磕Elasitcsearch]知识星球地址：http://t.cn/RmwM3N9；微信公众号：铭毅天下; 博客：https://elastic.blog.csdn.net
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看看这里如何转化需求，进一步转化实现。
或者你把需求再细化的描述一下。
rochy - rochy_he
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github 有对应的插件，比起你这样做 termQuery 要快多了；
插件地址：https://github.com/joway/elast ... lugin
如果你不想使用插件，你可以将 simhash 切割成多段，然后每一段使用 fuzzeQuery 来进行搜索
fuzzeQuery 可以设置 fuzziness 来决定容忍程度