Elasticsearch 索引与查询优化实战
"从索引与映射到查询与聚合的优化方法，提供可执行的设置与查询示例。"
elasticsearch
Elasticsearch 索引与查询优化（2025）
Elasticsearch 索引与查询优化（2025）Elasticsearch 以倒排索引支撑全文检索与分析，需在模式与查询上优化。一、索引与映射字段类型：合理设置 keyword/text 与 analyzer。映射：禁用动态映射的隐患字段，控制索引膨胀。二、分片与副本分片数：按数据规模与并发设
Elasticsearch 索引生命周期管理（ILM、Rollover 与验证）
使用ILM策略与Rollover实现日志与时序数据的分阶段管理，降低存储成本并加速查询，提供策略与验证步骤。
Elasticsearch与OpenSearch：索引映射与查询DSL实践
围绕映射与分析器设计，构建高质量的搜索索引与查询，兼顾性能与相关性。
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异步搜索与滚动查询大数据分页实践
使用异步搜索与滚动查询处理大数据分页，结合 `search_after` 游标与资源策略，避免深分页退化，提供验证与监控方法。
Elasticsearch快照与S3仓库实践
配置Elasticsearch快照仓库到S3并进行备份与恢复，提供可验证的API与策略，保障数据安全与可恢复性。
