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第二十三篇:Elasticsearch 完全指南 —— 全城检索雷达宇宙

第十五章:一张总图把整篇串起来 —— Elasticsearch 概念关系总图

2 分钟 512 字 第 431 / 962 个阅读单元
text
业务数据(JSON 文档)
        │
        ▼
document
        │
        ├── field: title        -> text
        ├── field: brand        -> keyword
        ├── field: price        -> integer
        ├── field: created_at   -> date
        └── ...
        │
        ▼
mapping(建档蓝图)
        │
        ├── 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
        │
        ▼
analyzer(文本线索拆解器)
        │
        ├── char filters
        ├── tokenizer
        └── token filters
        │
        ▼
索引结构
        │
        ├── inverted index
        │      term -> doc ids
        │
        └── doc values
               field -> values for sort / aggs
        │
        ▼
查询入口(Query DSL)
        │
        ├── query context
        │      ├── match / multi_match
        │      └── relevance / _score
        │
        ├── filter context
        │      ├── term
        │      ├── range
        │      └── exists
        │
        └── aggregations
               ├── bucket
               ├── metric
               └── pipeline
        │
        ▼
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”。


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