Elasticsearch ILM生命周期策略治理
通过 ILM 在热/温/冷/删除阶段自动滚动、压缩与合并，降低成本并保障查询性能。
"Elasticsearch"
Elasticsearch Ingest Pipeline与处理器治理
通过摄取管道与处理器在写入时规范化与增强文档，统一字段、时间与标签治理，降低查询成本。
Elasticsearch Ingest Pipeline：预处理、Grok与错误通道治理
使用 Ingest Pipeline 在写入路径进行预处理与抽取，规范 Grok 模式与错误通道，提升数据质量与查询效果。
Elasticsearch Painless脚本与安全治理
在 ES 中使用 Painless 脚本进行计算与更新，规范安全与性能限制，避免资源滥用与风险。
Elasticsearch分片分配意识：rack/zone与集群路由治理
配置分片分配意识与路由策略，按机架/区域分散副本，提升容灾与负载均衡能力。
Elasticsearch动态模板与映射冲突治理
使用动态模板与索引模板统一字段类型与命名，避免映射冲突与回滚难题，提升可维护性。
Elasticsearch同义词与分词治理：相关性与变更控制
规范同义词与分词配置，控制相关性与变更风险，提升搜索质量与可维护性。
Elasticsearch向量字段dense_vector与knn_search治理
使用 `dense_vector` 字段与 `knn_search` 实现向量检索，规范维度与索引策略，与文本检索协同提升相关性。
Elasticsearch快照与恢复：仓库与增量治理
使用快照与仓库机制备份与恢复索引，规范增量、压缩与验证策略，保障数据安全与可用。
Elasticsearch映射与查询DSL：精确匹配与分析器治理
正确设计 ES 映射与分析器，掌握 term/match/nested 查询语义，避免常见相关性与性能陷阱。
