1. 合理选择索引字段

在设计索引时，需要选择适合搜索的字段。通常选择文本字段、日期字段、数字字段等。同时，为了提高查询效率，应尽量减少索引字段的数量，只选择必要的字段建立索引。

示例代码：

PUT my-index { "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text" }, "content": { "type": "text" }, "created_at": { "type": "date" }, "view_count": { "type": "integer" }, "category": { "type": "keyword" } } } }

2. 配置分词器

分词器用于将文本划分成单词，以便进行匹配。AWS Opensearch支持多种分词器，可以根据数据的特性选择适合的分词器。

示例代码：

PUT my-index { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "my_analyzer": { "type": "custom", "tokenizer": "standard", "filter": [ "lowercase", "my_filter" ] } }, "filter": { "my_filter": { "type": "stop", "stopwords": "english" } } } }, "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text", "analyzer": "my_analyzer", "search_analyzer": "my_analyzer" }, "content": { "type": "text", "analyzer": "my_analyzer", "search_analyzer": "my_analyzer" } } } }

3. 配置同义词

AWS Opensearch支持同义词查询，可以通过配置同义词过滤器实现。

示例代码：

PUT /_synonym { "format": "solr", "synonyms": [ "usa,