Elasticsearch搜索引擎入门：从索引创建到查询优化

# 1. Elasticsearch概述**

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，基于Apache Lucene构建，具有以下主要特点：

* **分布式架构：**Elasticsearch可以横向扩展到多个节点，提供高可用性和可扩展性。
* **实时索引：**Elasticsearch允许在索引文档时立即进行搜索，从而实现近乎实时的搜索体验。
* **全文搜索：**Elasticsearch支持对文本字段进行全文搜索，并提供丰富的查询语法和过滤选项。
* **聚合和分析：**Elasticsearch提供强大的聚合和分析功能，可以对数据进行分组、计数和统计分析。

# 2. Elasticsearch数据模型

### 2.1 文档和字段

Elasticsearch 中的数据存储在称为**文档**的 JSON 对象中。每个文档都包含一个或多个**字段**，字段是文档中数据的特定属性或值。字段可以是不同的数据类型，包括字符串、数字、日期、布尔值和对象。

**示例文档：**

{
  "title": "Elasticsearch入门指南",
  "author": "John Doe",
  "date": "2023-03-08",
  "content": "这是一篇关于Elasticsearch入门指南的文章。"
}

### 2.2 索引和类型

**索引**是 Elasticsearch 中存储文档的逻辑容器。它类似于关系数据库中的表，但更灵活，因为它允许文档具有不同的结构。每个索引由一个**名称**标识，并且可以包含多个**类型**。

**类型**是索引中文档的逻辑分组。它类似于关系数据库中的列，但更灵活，因为它允许文档具有不同的字段集。每个类型由一个**名称**标识，并且可以包含具有不同结构的文档。

**示例索引和类型：**

* 索引：`articles`
* 类型：`article`、`author`

### 2.2.1 文档ID和源

每个文档都有一个唯一的**文档ID**，用于标识文档。文档ID由 Elasticsearch 自动生成，但也可以手动指定。

文档的**源**是文档的原始 JSON 表示。它包含文档的所有字段及其值。

### 2.2.2 映射

**映射**定义了索引中文档的结构。它指定了每个字段的名称、数据类型和其他属性。映射在索引创建时定义，但可以在以后更改。

**示例映射：**

{
  "mappings": {
    "article": {
      "properties": {
        "title": { "type": "text" },
        "author": { "type": "keyword" },
        "date": { "type": "date" },
        "content": { "type": "text" }
      }
    }
  }
}

### 2.2.3 索引生命周期

索引的生命周期包括以下阶段：

* **创建：**索引创建时，Elasticsearch 会根据指定的映射定义其结构。
* **写入：**文档可以添加到索引中，Elasticsearch 会根据映射验证并索引它们。
* **刷新：**刷新操作将未提交的文档写入磁盘，使其可供搜索。
* **提交：**提交操作将刷新后的文档持久化到磁盘，使其永久可用。
* **关闭：**关闭索引后，它不再接受新的文档，但仍然可以搜索。
* **删除：**删除索引后，它将从 Elasticsearch 中永久删除。

### 代码示例

**创建索引和映射：**

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

# 创建索引
es.indices.create(index="articles", body={
    "mappings": {
        "article": {
            "properties": {
                "title": { "type": "text" },
                "author": { "type": "keyword" },
                "date": { "type": "date" },
                "content": {