Elasticsearch 查询与索引优化（倒排索引、分片、副本与查询DSL）
系统梳理 ES 的索引与查询优化，包含分片/副本规划、倒排索引与查询 DSL 调优，并提供可验证的配置与观测方法。
架构与中间件
Elasticsearch 索引与查询优化（2025）
Elasticsearch 索引与查询优化（2025）Elasticsearch 以倒排索引支撑全文检索与分析，需在模式与查询上优化。一、索引与映射字段类型：合理设置 keyword/text 与 analyzer。映射：禁用动态映射的隐患字段，控制索引膨胀。二、分片与副本分片数：按数据规模与并发设
Elasticsearch 索引生命周期管理（ILM、Rollover 与验证）
使用ILM策略与Rollover实现日志与时序数据的分阶段管理，降低存储成本并加速查询，提供策略与验证步骤。
Elasticsearch向量字段dense_vector与knn_search治理
使用 `dense_vector` 字段与 `knn_search` 实现向量检索，规范维度与索引策略，与文本检索协同提升相关性。
Elasticsearch异步搜索与滚动查询大数据分页实践
使用异步搜索与滚动查询处理大数据分页，结合 `search_after` 游标与资源策略，避免深分页退化，提供验证与监控方法。
Elasticsearch快照与S3仓库实践
配置Elasticsearch快照仓库到S3并进行备份与恢复，提供可验证的API与策略，保障数据安全与可恢复性。
Elasticsearch快照与恢复：仓库与增量治理
使用快照与仓库机制备份与恢复索引，规范增量、压缩与验证策略，保障数据安全与可用。
Elasticsearch映射与查询DSL：精确匹配与分析器治理
正确设计 ES 映射与分析器，掌握 term/match/nested 查询语义，避免常见相关性与性能陷阱。
