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1. 节点查询缓存（Node Query Cache）官方文档简介查询缓存负责缓存查询的结果。每个节点有一个查询缓存，由所有分片共享。缓存执行LRU回收策略:当缓存满时，将回收最近最少使用的数据，为新数据让路。无法查看正在缓存的内容。查询缓存只缓存在filter上下文中使用的查询。详细介绍缓存数据结构缓存分为两个级别，分别为Query和Segment，所以使用的数据结构是一个Map<Query, Map<Segment, DocIdSet>>，DocIdSet则使用的是B

analyzer定义文本字段分词器，默认对索引和查询都是有效的。假设不使用任何分词器，创建索引并添加字段PUT blogPUT blog/_doc/1{ "title": "定义文本字段分词器，默认对索引和查询都是有效的。"}查看词条向量（term vectors）,即分词结果:GET /blog/_termvectors/1{ "fields": ["title"]}发现默认是按照单个汉字分词的。所以，我们要根据实际情况，配置合适的分词器：PUT blog{

内置的分词器ES的内置分词器如下：分词器描述Standard AnalyzerES的标准分词器，主要用于英文分词Simple Analyzer简单分词器，按非英文字母进行分词，同时转化成小写字母Whitespace Analyzer空格分词器，按空格分词Stop Analyzer类似于Simple Analyzer，但是增加了停顿词功能Keyword Analyzer关键词分词器Pattern Analyzer正则分词器，支持停顿词La

function_score允许您修改通过查询检索的文档的分数。例如，如果一个分数函数的计算开销很大，并且它足以在一组经过筛选的文档上计算分数，那么这就很有用。要使用function_score，用户必须定义一个查询和一个或多个函数，这些函数为查询返回的每个文档计算一个新分数。function_score只能用于一个这样的函数:{ "query": { "function_score": { "query": { "match_all": {} }, "boost"

返回与一个或多个包装查询（称为查询子句或子句）匹配的文档。如果返回的文档与多个查询子句匹配，则该dis_max查询会为该文档分配来自所有匹配子句的最高相关性得分，再加上所有其他匹配子查询的平局打破增量。您可以使用dis_max来在以不同提升因子映射的字段中搜索术语。请求示例{ "query": { "dis_max": { "queries": [ { "term": { "title": "Quick pets" } }, { "term":

包装filter，返回的每个匹配文档相关性得分均等于boost参数值的。{ "query": { "constant_score": { "filter": { "term": { "user.id": "kimchy" } }, "boost": 1.2 } }}constant_score的参数filter: 你希望执行的Filter查询，每一个返回的文档都必须匹配这个查询，Filter查询不会计算相关度分数，为了提高

返回匹配positive查询的文档，同时降低也匹配negative查询的文档的相关性得分。您可以使用boosting查询来降低某些文档的匹配度，而不必将它们从搜索结果中排除。查询示例{ "query": { "boosting": { "positive": { "term": { "text": "apple" } }, "negative": { "term": {

匹配与其他查询的布尔组合匹配的文档的查询。bool查询映射到Lucene BooleanQuery。它是使用一个或多个布尔子句构建的，每个子句都有一个有类型的occurrence。occurrence的类型有:查询子句语句描述信息must匹配的文档必须满足的子句，并会用于计算分数filter匹配的文档必须满足的子句，但不会向must一样计算分数，分数被忽略，Filter子句在Filter上下文中运行，这意味着计分被忽略，并且子句被考虑用于缓存should匹配的文档可能

ES写入/查询底层原理1. Elasticsearch写入数据流程客户端随机选择一个ES集群中的节点，发送POST/PUT请求，被选择的节点为协调节点（coordinating node）协调节点查询集群状态信息并计算路由，将请求发送到真正处理请求的节点（primary shard所在的节点）包含primary shard的节点处理写入请求，并将数据同步到包含replica shard的节点coordinating node收到包含primary shard的节点的响应信息，将最终

简介Mapping就是ES数据字段的元数据，ES在创建索引的时候dynamic mapping会自动为不同的数据指定对应的 mapping ， mapping 中包含了字段的类型、搜索方式（exact value或者full text）、分词器等。可以使用GET /index_name/_mappings查看一个索引的mapping。动态索引Dynamic mapping具有自动推导数据类型的能力，因为ES的mapping_type是有JSON分析器检测数据类型的，而JSON没有隐式类型转换（int-

_mget可以全局范围内的所有索引中批量查询，使用方式为GET /_mget；也可以在指定索引下批量查询GET /<index>/_mget。基本用法如下：GET /_mget{ "docs": [ { "_index": "my-index", "_id": "1" }, { "_index": "my-index", "_id": "2" } ]}// 或者GET /my-index/_m