Elasticsearch

Elasticsearch支持乐观锁，其核心机制是通过版本号控制 和多版本并发控制来实现的。以下是详细说明及具体操作方式。

针对 Elasticsearch 不原生支持 decimal 类型的问题，以下是避免精度丢失的解决方案和最佳实践。

es和MySQL在数据类型上有显著差异，主要因为ES是面向搜索的NoSQL数据库，而MySQL是关系型数据库。本文是ES支持的核心数据类型及其与MySQL的映射关系。

Scroll API 在执行初始搜索时创建数据快照，确保后续滚动过程中数据一致，不受实时写入或更新影响！

Elasticsearch 的深度分页问题是一个经典的高性能搜索场景挑战。当用户需要访问搜索结果中非常靠后的页面时，传统分页方式会导致严重的性能问题甚至系统崩溃。

保证数据库（如MySQL、PostgreSQL）与Elasticsearch（ES）的数据一致性是分布式系统中常见的挑战。

上一篇文章解释倒排索引可能没有解释那么清楚，导致很多同学有很多困惑的地方，接下来这篇文章我用一些生活的案例来解释倒排索引。

Elasticsearch 的倒排索引是其实现高效全文检索的核心数据结构。它的设计融合了信息检索领域的经典理论和现代工程优化技术，能够在大规模数据场景下实现亚秒级的搜索响应。

Elasticsearch 的查询速度之所以快，主要得益于其分布式架构、高效的数据结构和优化算法。本文是其核心原理的详细解析。

以下是系统学习 Elasticsearch 的完整路径，涵盖核心概念、架构设计、使用场景、性能优化和运维实践，结合理论与实战，帮助你全面掌握这一分布式搜索与分析引擎。