- 检查分词：
- 分析分词器：确认使用的分词器是否符合业务需求。例如，对于中文文本，ik分词器在不同的配置（如ik_smart和ik_max_word）下分词效果不同。可以通过
_analyze API来测试分词效果，如GET /_analyze?analyzer=ik_smart&text=要分析的文本，观察分词结果是否与预期一致。
- 自定义分词：若默认分词器无法满足需求，检查是否可以通过自定义分词器来解决。例如，创建一个
custom类型的分词器，在其中配置合适的字符过滤器、分词器和词过滤器，如：
PUT /my_index
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_custom_analyzer": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": ["lowercase"]
}
}
}
}
}
- 审查查询语句：
- 语法检查：仔细检查查询语句的语法是否正确。不同的查询类型（如
match、term、bool等）有不同的语法规则。例如，bool查询中must、should、must_not等子句的使用是否准确，示例：
GET /my_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"field_name": "query_value"
}
}
]
}
}
}
- 查询类型适用性：确认使用的查询类型是否适合业务场景。
term查询用于精确匹配，而match查询会对查询字符串进行分词后再匹配。如果希望精确匹配一个完整的单词或短语，term查询可能更合适；如果希望进行模糊匹配或自然语言查询，match查询可能更好。
- 字段映射：检查查询的字段在索引中的映射是否正确。例如，字段是否被正确定义为
text类型（适合全文搜索）或keyword类型（适合精确匹配）。错误的字段映射可能导致查询结果异常。可以通过GET /my_index/_mapping查看索引的映射信息。
- 检查索引数据：
- 数据准确性：确保索引中的数据与预期一致。可以通过
GET /my_index/_doc/{document_id}查看单个文档，或者使用_search API并设置合适的查询条件来查看部分文档数据，检查数据是否存在错误录入等情况。
- 数据完整性：确认索引中是否包含了所有预期的数据。可以通过查询统计文档数量（如
GET /my_index/_count），并与预期的文档数量进行对比。
- 排查配置与环境：
- 集群状态：检查ElasticSearch集群的状态是否正常。可以通过
GET /_cluster/health查看集群的健康状态，确保集群没有分片丢失、节点故障等问题。异常的集群状态可能影响查询结果。
- 版本兼容性：确认ElasticSearch版本以及相关客户端版本之间的兼容性。不同版本可能在功能、语法等方面存在差异，不兼容的版本可能导致查询行为异常。
