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《Elasticsearch搜索开发实战100例》
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《Elasticsearch搜索开发实战100例》
共 100 例
01
Elasticsearch 单节点开发环境搭建与健康检查
02
使用 REST API 完成第一个索引的创建与删除
03
定义商品索引的显式 Mapping 并写入文档
04
使用 _bulk 批量导入 JSON 数据并处理错误响应
05
实现 match 查询并观察分词对搜索结果的影响
06
使用 term 查询精确匹配 keyword 字段
07
组合 bool 查询实现多条件商品筛选
08
使用 range 查询按价格和日期区间过滤文档
09
使用 exists 查询找出缺失关键字段的文档
10
使用 wildcard 查询处理前缀与通配匹配
11
使用 fuzzy 查询容忍拼写错误
12
使用 match_phrase 查询实现短语精确匹配
13
使用 multi_match 查询跨多个字段检索
14
使用 query_string 查询实现复杂搜索表达式
15
使用 simple_query_string 查询实现容错搜索
16
使用 dis_max 查询优化多字段评分
17
使用 function_score 查询按销量加权排序
18
使用 script_score 实现自定义评分逻辑
19
使用 sort 实现多字段排序与缺失值处理
20
使用 from/size 实现分页并观察深分页限制
21
使用 search_after 实现稳定深分页
22
使用 scroll 遍历大量文档
23
使用 point_in_time 与 search_after 实现一致分页
24
使用 highlight 高亮搜索结果中的匹配词
25
使用 suggest 实现搜索词自动补全
26
使用 term suggester 实现拼写纠错建议
27
使用 phrase suggester 实现短语纠错
28
使用聚合分析商品价格区间分布
29
使用 terms 聚合统计热门品牌 Top N
30
使用 date_histogram 聚合按时间统计订单量
31
使用 nested 聚合分析嵌套商品属性
32
使用 filter 聚合实现带条件的指标统计
33
使用 pipeline 聚合计算衍生指标
34
使用 cardinality 聚合统计去重用户数
35
使用 top_hits 聚合获取每组代表性文档
36
使用 composite 聚合实现多字段组合分页
37
使用 index alias 实现零停机重建索引
38
使用 reindex API 迁移并转换文档结构
39
使用 update_by_query 批量更新文档字段
40
使用 delete_by_query 按条件清理过期数据
41
使用 ingest pipeline 在写入前清洗数据
42
使用 Painless 脚本实现字段级条件更新
43
使用 Painless 脚本在查询中动态计算字段
44
配置自定义分析器处理中文分词
45
使用 analyzer API 调试分词与 过滤
46
配置同义词过滤器扩展搜索召回
47
配置停用词过滤器减少无意义
48
使用 keyword 子字段实现聚合与精确匹配
49
使用 dynamic template 自动映射字段类型
50
使用 index template 统一新索引配置
51
使用 ILM 策略管理索引生命周期
52
使用 snapshot API 备份与恢复索引
53
使用 cat API 快速诊断集群与索引状态
54
使用 cluster allocation explain 排查未分配分片
55
使用 profile API 分析查询执行耗时
56
使用 explain API 分析文档评分原因
57
使用 validate API 验证查询语句合法性
58
使用 slow log 定位慢查询与慢写入
59
使用 index stats 分析索引读写性能
60
使用 nodes stats 分析节点资源瓶颈
61
使用 hot_threads API 定位 CPU 热点线程
62
使用 tasks API 查看长时间运行的任务
63
使用 fielddata 与 doc_values 优化排序聚合
64
使用 eager_global_ordinals 优化高频聚合字段
65
使用 index sorting 优化范围查询性能
66
使用 force merge 减少段数量并提升查询速度
67
使用 shrink API 缩减只读索引分片数
68
使用 split API 扩展索引分片数
69
使用 routing 将相关文档定位到同一分片
70
使用 preference 参数控制查询分片偏好
71
使用 adaptive replica selection 优化查询吞吐
72
使用 cross-cluster search 跨集群检索数据
73
使用 SQL 接口查询 Elasticsearch 数据
74
使用 EQL 查询分析事件序列
75
使用 transform 聚合生成实体中心索引
76
使用 enrich processor 在写入时关联外部数据
77
使用 search template 参数化查询
78
使用 multi-search 批量执行多个查询
79
使用 multi-get 批量获取文档
80
使用 reindex 远程集群数据到本地
81
使用 index rollover 实现按大小滚动索引
82
使用 data stream 管理时序数据写入
83
使用 runtime field 在查询时动态定义字段
84
使用 dense_vector 实现基础向量相似度搜索
85
使用 kNN 搜索实现近似最近邻检索
86
使用 hybrid 搜索结合 BM25 与向量检索
87
使用 semantic text 字段简化向量搜索配置
88
使用 inference processor 在写入时生成向量
89
使用 rerank 任务对搜索结果重排序
90
使用 Learning to Rank 实现自定义排序模型
91
使用 query rules 实现基于上下文的搜索规则
92
使用 synonyms set 管理可更新的同义词
93
使用 search application 封装搜索配置
94
使用 behavioral analytics 采集搜索事件
95
使用 Kibana 开发工具调试搜索请求
96
使用 Elasticsearch Java Client 实现搜索功能
97
使用 Elasticsearch Python Client 实现批量导入
98
使用 Elasticsearch JavaScript Client 实现前端搜索
99
使用 Logstash 将 CSV 数据导入 Elasticsearch
100
使用 Beats 采集日志并写入 Elasticsearch
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