刘皇叔说Java的博客

项目histogramterms用途时间/数值分桶分类字段分桶数据维度连续区间（固定间隔）离散值（不同字段值）桶排序默认按 key 升序默认按 count 降序，可改按 key 排序补全空值✅ 使用实现❌ 不支持图表用途趋势图、时间序列饼图、条形图。

通过上述方法，你可以灵活实现从简单规则到复杂算法的全部分词需求。在 Elasticsearch 中安装自定义分词器，通常需要。适用于通过组合 Elasticsearch 内置的。（如基于深度学习的模型），需开发插件并部署。适用于需要扩展已有分词器（如IK）的场景。

IK 分词器（IK Analysis）是 Elasticsearch 最常用的中文分词插件，支持。现在你的 Elasticsearch 已支持中文分词。

【代码】ES 压缩包安装。

Elasticsearch（简称 ES）本身不适合传统意义上的“深分页”，但提供了多种分页方式，每种适用不同场景。

类别说明Metric 聚合计算数值（如：count、avg、sum、max、min）Bucket 聚合类似于 SQL 的GROUP BY，把文档分类Pipeline 聚合对前面聚合结果再次聚合或计算（比如平均值的平均值）

Elasticsearch 提供了强大的搜索功能，包括精确搜索和模糊搜索两种主要方式。

数据类型推荐映射类型用途用户名模糊搜索 + 精准聚合状态码keyword精确过滤评论内容text分词搜索创建时间date时间范围查询价格/分数double数值计算是否删除标识boolean布尔条件时间戳long毫秒时间地址结构体object结构化字段对象数组（如订单）nested嵌套多值数组。

在Elasticsearch（ES）中，must、filter（通常是通过bool查询中的filter子句实现）、和must_not是构建复杂查询条件时常用的几个关键词，它们各自具有不同的用途和行为特性。用途：虽然filter不是直接作为查询的一部分使用的关键字（实际上，它是bool查询中的一个字段），但它用于指定查询中必须满足的过滤条件，但不会影响文档的评分。影响：must_not条件同样会影响文档的评分，但在这个上下文中，它的主要目的是排除不满足条件的文档，而不是计算评分。

{“wildcard” : { “LPR.keyword” : { “wildcard” : “${Keyword}”} }},你的示例中使用了 wildcard 查询，它适用于模糊搜索，允许使用通配符（* 和?）来匹配字段值。你使用了 keyword 子字段来确保精确匹配，这是一个常见的做法，因为 keyword 字段不会进行分词，可以直接用于通配符查询。

ES全称是Elastic Search，它是一个建立在全文搜索引擎库Lucene基础上的开源搜索和分析引擎。ES它本身具有分布式存储、检索速度快的特性。所以，我们经常会用它来实现全文检索的功能。Elastic官网对ES的定义已经不再是ElasticSearch这一个组件，而是指Elastic Stack生态。而Elastic Stack主要包括ElasticSearch、Logstash、Kibana，这三个经典组合也称之为ELK。ElasticSearch主。

Elasticsearch 的深度分页问题是指在大数据集上进行大量分页查询时可能导致的性能下降和资源消耗增加的情况。这种情况通常发生在需要访问大量数据的情形下，比如用户进行长时间滚动查看或者需要遍历大量数据的操作。数据的大量跳过和读取：在深度分页查询中，Elasticsearch 需要跳过大量的文档记录才能到达目标页，这会导致大量的 IO 操作和资源消耗。分布式搜索的成本：在分布式环境下，合并和排序大量数据的成本会很高。数据热点：深度分页可能导致部分节点负载过高，增加了数据热点的风险。