1. 课程导论：领域建模与搜索索引的关系、课程目标与适用人群、整体知识图谱预览
1.1 为什么搜索索引需要领域建模？
传统搜索引擎索引设计往往从“倒排列表”和“词频统计”出发，将文档视为扁平的关键词集合。这种设计在面对复杂业务实体（如电商商品、医疗病历、金融合同）时，暴露出三个核心缺陷：
- 语义丢失：无法区分“苹果”是水果还是品牌，无法表达“订单”与“用户”之间的归属关系。
- 检索噪声：扁平索引返回大量无关结果，用户需要手动过滤。
- 扩展困难：新增实体属性或关系时，需要重建整个索引结构。
领域建模（Domain Modeling）通过识别业务中的实体（Entity）、值对象（Value Object）、聚合（Aggregate）和关系（Relationship），为索引设计提供了“语义骨架”。将领域模型映射到搜索索引，本质上是把业务知识编码进索引结构，使搜索引擎能够理解“用户搜索‘北京发货的华为手机’时，实际是在查询‘发货地址包含北京’且‘品牌为华为’的商品实体”。
核心观点： 搜索索引不应只是关键词的容器，而应是领域模型的投影。索引结构 = 实体结构 + 关系结构 + 搜索策略。
1.2 课程目标与适用人群
| 维度 | 详细说明 |
|---|---|
| 课程总目标 | 掌握从领域模型推导搜索索引结构的方法论，能够独立设计支持复杂实体关系、高性能、易扩展的搜索索引方案。 |
| 能力层级 | 从“会配置搜索引擎”提升到“会设计索引架构”，理解索引背后的领域语义。 |
| 适用人群 1 | 后端/搜索开发工程师：需要设计或优化搜索索引，解决检索准确率和性能问题。 |
| 适用人群 2 | 领域建模/架构师：希望将领域驱动设计（DDD）成果落地到搜索基础设施。 |
| 适用人群 3 | 产品/数据工程师：需要理解搜索索引的能力边界，与开发团队高效协作。 |
1.3 整体知识图谱预览
本课程按“建模 → 映射 → 优化 → 实战”四阶段组织，共 30 章。下图展示了核心知识模块及其依赖关系：
1.4 课程核心概念对比
在进入具体章节前，先明确三个贯穿课程的关键概念差异：
| 概念 | 领域建模视角 | 搜索索引视角 | 课程关注点 |
|---|---|---|---|
| 实体 | 有唯一标识、有生命周期 | 索引中的主文档（_id） | 如何将实体属性映射为可搜索字段 |
| 值对象 | 无标识、描述性、不可变 | 嵌套对象或扁平字段 | 何时嵌套、何时扁平化 |
| 聚合 | 一组实体和值对象的边界 | 文档嵌套结构或父子关系 | 聚合边界如何决定索引分片策略 |
学习建议： 如果你对领域驱动设计（DDD）不熟悉，建议先阅读第 2-5 章；如果你已有 DDD 基础，可以直接从第 6 章“索引映射模式”开始。每章末尾的“动手练习”环节强烈建议完成，以巩固建模到索引的映射能力。
1.5 课程输出物预览
完成本课程后，你将能够产出以下关键交付物：
- 领域模型图：包含实体、值对象、聚合及关系的 UML 类图或 C4 模型。
- 索引映射模板：基于领域模型生成的 JSON 或 YAML 索引映射文件。
- 查询策略文档：针对不同实体关系的查询语句、评分脚本和聚合分析方案。
- 性能测试报告：包含索引吞吐量、查询延迟、分片均衡性的基准数据。
- 索引演进方案：支持业务模型变更的索引版本管理与迁移计划。