业务数据(JSON 文档)
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document
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├── field: title -> text
├── field: brand -> keyword
├── field: price -> integer
├── field: created_at -> date
└── ...
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mapping(建档蓝图)
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├── 决定字段类型
├── 决定是否分析
├── 决定是否可聚合/排序
└── 决定多字段形态
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analyzer(文本线索拆解器)
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├── char filters
├── tokenizer
└── token filters
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索引结构
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├── inverted index
│ term -> doc ids
│
└── doc values
field -> values for sort / aggs
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查询入口(Query DSL)
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├── query context
│ ├── match / multi_match
│ └── relevance / _score
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├── filter context
│ ├── term
│ ├── range
│ └── exists
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└── aggregations
├── bucket
├── metric
└── pipeline
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响应结果
├── hits.hits -> 文档列表
├── hits.total -> 命中数
├── _score -> 相关性分数
└── aggregations -> 统计面板如果你只想记住 Elasticsearch 的主线,请记这一句:
document 进 index 时,mapping 决定建档方式,analyzer 把文本拆成词项,倒排索引负责召回,query 负责相关性,filter 负责硬筛选,aggregations 负责统计大屏。
这条主线一旦立住,Elasticsearch 就不再像一堆零散 API,而是一座清晰可控的“全城检索雷达中枢”。
#官方来源链接清单
- Elastic Docs 总入口
- Mapping 总览
- Explicit mapping
- Field data types
- Text field type
- Keyword type family
- Multi-fields
- Analyzer reference
- Analyze API
- Create a new document in the index
- Match query
- Term query
- Query and filter context
- Aggregations
- Terms aggregation
- Similarity
- Explain API
- doc_values
- Reindex documents