在 Elasticsearch 的 DSL 中，_source 参数用于控制返回的原始文档内容，类似于 SQL 中的 SELECT 字段列表。在 Elasticsearch 的 DSL 中，highlight 功能用于标记搜索结果中与查询条件匹配的文本片段，通常以高亮、加粗或颜色变化的形式展示，帮助用户快速定位关键内容。在 Elasticsearch 的 DSL 中，script_fields 允

在 Elasticsearch 中，正排索引（Forward Index） 也称为 行式存储（Row-based Storage） 或 文档存储（Document Store），用于存储完整的文档内容，以便在搜索完成后快速返回文档的原始数据。在 Elasticsearch 中，倒排索引（Inverted Index） 和 正排索引（Forward Index） 是两种不同的数据结构，分别用于支持不

Elasticsearch 优化是一个系统工程，需要根据实际业务场景、数据特点和查询模式进行针对性调整。多字段(Multi-fields)策略。使用Indexing Buffer调优。使用 Bulk API 批量写入。nested（嵌套）类型。

Elasticsearch DSL 提供了极其丰富的查询功能，从简单的全文搜索到复杂的地理空间查询、嵌套文档查询和聚合分析。"query": { ... }, // 查询条件（核心部分）"aggs": { ... }, // 聚合分析"sort": [ ... ], // 排序规则"from": 0, // 分页起始位置"size": 10, // 返回结果数量"_source": { ... }

Elasticsearch 的正排索引（Forward Index）主要用于支持高效的字段值访问和分析操作，与倒排索引（Inverted Index）形成互补，共同满足搜索、聚合、排序等复杂场景的需求。Elasticsearch 中的正排索引（正向索引）主要通过两种机制实现：Doc Values 和 Stored Fields。设计目标：支持高效的列式存储（Column-oriented），用于聚

Elasticsearch 的 聚合（Aggregations） 功能用于对数据进行多维分析和统计，支持从简单的指标计算到复杂的分组分析。"aggs": { // 也可以使用"aggregations""agg_name": { // 自定义聚合名称"agg_type": { // 聚合类型"agg_body": ... // 聚合体。

RAID（Redundant Array of Independent Disks）即独立磁盘冗余阵列，通过将多个磁盘组合成一个逻辑单元来提高性能、可靠性和/或容量。LVM（Logical Volume Manager） 是Linux系统中用于管理磁盘分区的系统，提供比传统分区更灵活的磁盘管理方式。

可以使用docker 依次启动多个节点，也可以使用Docker Compose一次启动全部节点。Elasticsearch 8.x 默认启用安全功能。首次启动容器时，控制台会输出默认密码。在创建索引的时候，在 settings 中进行分片及副本数量设置。使用 Docker Compose 一次启动。设置监控告警（如 Watcher）：、docker 依次启动。

Elasticsearch 提供了多种方式来实现自定义评分，使您能够超越默认的相关性算法，根据业务需求定制搜索结果的排序。最强大的自定义评分工具，允许修改原始_score或完全替换它：{"query": {},],"score_mode": "sum",// 函数结果如何组合：sum, multiply, avg, max, min, first。

在 Elasticsearch 中，索引（Index）是存储相关文档的地方，类似于关系数据库中的数据库。索引是 Elasticsearch 中最重要的概念之一，用于组织和存储数据。