乐途乐途
主页
  • 计算机基础

    • TCP/IP
    • Linux
    • HTTP
  • 数据库

    • SQL
    • MySQL 5.7
  • 编程语言

    • C
    • C++
    • Java SE
    • Python2
    • Python3
  • 数据格式

    • JSON
    • XML
  • 认证与安全

    • JWT
  • 工具

    • Markdown
  • Git

    • GitFlow
  • Quartz

    • Quartz
  • Java

    • Maven 入门
    • Maven 进阶
    • MyBatis
    • Spring
    • Spring MVC
  • Java

    • Spring Boot
    • Spring Cloud
    • Spring Cloud Alibaba
    • Spring Security
    • Spring AI
    • Spring Batch
    • Kafka
    • Java 设计模式
  • 缓存

    • Redis
  • 搜索引擎

    • Elasticsearch
  • 分布式协调

    • ZooKeeper
联系
阿里云
主页
  • 计算机基础

    • TCP/IP
    • Linux
    • HTTP
  • 数据库

    • SQL
    • MySQL 5.7
  • 编程语言

    • C
    • C++
    • Java SE
    • Python2
    • Python3
  • 数据格式

    • JSON
    • XML
  • 认证与安全

    • JWT
  • 工具

    • Markdown
  • Git

    • GitFlow
  • Quartz

    • Quartz
  • Java

    • Maven 入门
    • Maven 进阶
    • MyBatis
    • Spring
    • Spring MVC
  • Java

    • Spring Boot
    • Spring Cloud
    • Spring Cloud Alibaba
    • Spring Security
    • Spring AI
    • Spring Batch
    • Kafka
    • Java 设计模式
  • 缓存

    • Redis
  • 搜索引擎

    • Elasticsearch
  • 分布式协调

    • ZooKeeper
联系
阿里云
  • 学习路径
  • 全文搜索与Elasticsearch概述

    • 全文搜索与搜索引擎概述
    • Elasticsearch 与 Lucene 的关系
    • Elasticsearch 核心架构
  • 安装与快速上手

    • 安装 Elasticsearch
    • 快速上手
  • 索引、文档与映射

    • 索引
    • 文档与 CRUD
    • 元数据字段
    • 字段映射
    • 动态映射
    • Reindex 操作
  • 文本分析与分词

    • 倒排索引的构建与原理
    • 分词器组成
    • IK 分词器与自定义词典
    • 近实时搜索原理
    • Ingest Pipeline 数据预处理
  • 搜索基础(Query DSL)

    • match 查询
    • multi_match 多字段查询
    • match_phrase 短语匹配
    • term 与 terms 查询
    • range 范围查询
    • bool 查询
    • 高亮显示与分页
    • 深度分页与遍历
  • 相关性评分与排序

    • BM25 相关性评分
    • 排序与自定义评分
    • Painless 脚本基础
  • 聚合分析(Aggregations)

    • 指标聚合
    • 桶聚合
    • 管道聚合
  • 分布式集群原理

    • 节点与角色
    • 分片与副本
    • 路由
    • 选举与脑裂
    • 快照与恢复
  • 数据建模与最佳实践

    • 索引设计原则与模板
    • 嵌套对象与父子文档
  • 性能优化与运维监控

    • 写入性能优化
    • 搜索性能优化
    • ILM 索引生命周期管理
    • 集群监控与故障排查
  • 面试考点与实战场景

    • 实战案例:课程搜索引擎
    • Elasticsearch 面试考点精选

索引(Index)

本章定位:Index 是 Elasticsearch 的最高层容器概念。理解 Index 的创建、设置和生命周期是使用 ES 的第一步。


定义与作用

Index(索引)是文档的集合,具有特定的 Settings 和 Mappings。每个 Index 被切割为 N 个主分片(Primary Shard),每个主分片可以有 M 个副本(Replica)。

解决的痛点:将海量数据分布在多个分片上,实现并行处理和水平扩展。


完整示例:创建与管理索引

# 创建索引
PUT /courses
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 5,
    "number_of_replicas": 1
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":    { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word" },
      "category": { "type": "keyword" },
      "price":    { "type": "float" }
    }
  }
}

# 查看索引
GET /courses

# 删除索引
DELETE /courses

# 关闭/打开索引(释放内存)
POST /courses/_close
POST /courses/_open

小结

Index 创建时核心决策:分片数(不可修改)和副本数(可动态调整)。number_of_shards 过少限制扩展,过多浪费资源。通用公式:分片数 ≈ 数据节点数 × 1~3。

下一页
文档与 CRUD