Elasticsearch 全文搜索实战指南

什么是 Elasticsearch？

Elasticsearch 是分布式搜索和分析引擎，基于 Lucene，支持实时搜索。

核心概念

• 索引（Index）：类似数据库中的表
• 文档（Document）：类似行，JSON 格式
• 字段（Field）：类似列
• 分片（Shard）：数据分片存储
• 副本（Replica）：数据备份

基本操作

创建索引

PUT /products
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 1
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word" },
      "price": { "type": "float" },
      "created_at": { "type": "date" }
    }
  }
}

添加文档

POST /products/_doc/1
{
  "name": "iPhone 15 Pro",
  "price": 7999,
  "created_at": "2024-01-01"
}

搜索文档

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "iPhone"
    }
  }
}

查询类型

1. 匹配查询（Match Query）

{
  "query": {
    "match": {
      "name": "手机"
    }
  }
}

2. 精确查询（Term Query）

{
  "query": {
    "term": {
      "status": "active"
    }
  }
}

3. 范围查询（Range Query）

{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 1000,
        "lte": 5000
      }
    }
  }
}

4. 布尔查询（Bool Query）

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [{ "match": { "name": "手机" } }],
      "filter": [{ "range": { "price": { "lte": 5000 } } }]
    }
  }
}

5. 聚合查询（Aggregation）

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "avg_price": {
      "avg": { "field": "price" }
    },
    "price_ranges": {
      "range": {
        "field": "price",
        "ranges": [
          { "to": 1000 },
          { "from": 1000, "to": 5000 },
          { "from": 5000 }
        ]
      }
    }
  }
}

中文分词

使用 IK 分词器：

PUT /products/_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "苹果手机"
}

性能优化

1. 合理设计映射 - 明确字段类型
2. 使用过滤器 - filter 不计算评分，可缓存
3. 控制返回字段 - _source 过滤
4. 分页优化 - search_after 替代 from/size
5. 批量操作 - bulk API

集群管理

# 查看集群健康
GET /_cluster/health

# 查看节点信息
GET /_cat/nodes?v

# 查看索引状态
GET /_cat/indices?v

# 分片分配
GET /_cat/shards?v

Elasticsearch 是构建搜索功能的强大工具，广泛应用于日志分析、全文搜索等场景！