ElasticSearch

问题描述 ES的深度分页问题指，在大数据集和大页数的情况下，通过持续向后翻页来获取查询结果的一种性能问题。 当页码非常高时，ES需要遍历大量文档才能找到正确的分页位置，导致性能和查询速度变慢。 但是当

简介 聚合：英文为Aggregation (ES中简称Aggs)，是ES除搜索功能外提供的针对ES数据做统计分析的功能。聚合有助于根据搜索查询提供聚合数据。 聚合查询是数据库中重要的功能特性，ES作为

核心概念 索引Index 一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。 比如说，你可以有一个商品数据的索引，一个订单数据的索引，还有一个用户数据的索引。 一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母

倒排索引 倒排索引(Inverted Index) 也叫反向索引，有反向索引必有正向索引。 通俗地来讲，正向索引是通过key找valug，反向索引则是通过value找key。 ES底层在检索时底层使用

相关概念 集群<cluster> 一个集群就是由一个或多个节点组织在一起。它们共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。 一个集群由一个唯一的名字标识，这个名字默认就是elasticsearch。

Analysis和Analyzer Analysis :文本分析是把全文本转换一系列单词(term/token)的过程，也叫分词(Analyzer)。 Analysis是通过Analyzer来实现的。

介绍 ES中提供了一种强大的检索数据方式,这种检索方式称之为Query DSL <Domain Specified Language> Query DSL是利用Rest API传递JSON格式的请求体

索引 index 创建 查询 删除 没有修改的命令，除非删除 映射 mapping 创建 类型 字符串类型 keyword(关键字 关键词) 、 text(一段文本) 数字类型 integer lon

```json # 查看es中的索引 GET /_cat/indices # 查看es中的索引,同时查看状态 GET /_cat/indices?v # 创建索引(默认rep=1) PUT /prod

全文检索是计算机程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置。当用户查询时根据建立的索引查找，类似于通过字典的检索字表查字的过程。 索：建立索引 文本->切分

过滤查询 过滤查询<filter query>，其实准确来说，ES中的查询操作分为2种：查询(query)和过滤(filter)。 查询即是之前提到的query查询，它(查询)默认会计算每个返回文档的