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：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。
Elasticsearch混合检索：BM25与向量结合策略
结合 BM25 与向量检索构建混合检索策略，统一召回与相关性，提升搜索质量与鲁棒性。
Elasticsearch通配符与正则查询性能治理
规范 `wildcard/regexp` 查询在高性能场景的使用，优化字段与索引策略，避免扫描与资源消耗。
Elasticsearch零停机索引切换：别名与Reindex治理
使用别名与 Reindex 实现零停机索引切换，规范映射演进、写入别名与回滚策略，保障线上查询与写入稳定。
