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在当今大数据时代，数据量的激增使得传统的结构化数据存储方式逐渐显得力不从心。许多业务场景中，数据格式复杂多变，如社交媒体的文本、图片、视频等多媒体内容，以及物联网设备的传感器数据等，这些数据往往不具备固定的数据结构，难以用传统的数据库管理系统进行有效存储和管理。为了解决这一问题，MongoDB应运而生，其非结构化数据存储能力为处理这类复杂数据提供了强大的支持。场景问题：假设我们正在开发一个在线教育

场景问题：在一个大型电商平台中，每天有成千上万的商品信息被添加到系统中，这些信息包括商品名称、描述、价格等。为了方便用户搜索和浏览，这些商品信息被存储在Elasticsearch中。然而，由于不同用户可能使用不同的关键词来搜索商品，如果不对这些关键词进行统一处理，将导致搜索结果不准确，用户体验大打折扣。知识点介绍：为了解决上述问题，我们需要引入Elasticsearch中的Analyzer概念。

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