面对商品系统与营销活动的结合问题，前端加载慢、搜索卡顿成为痛点。ES的join功能虽可行，但性能不佳。推荐反向建模，建立“活动-商品”索引，查询快、扩展强。宽表模式适合活动简单场景。实操中，建索引、写数据、查数据、分页优化是关键。后端ES搜索，提升效率，优化用户体验。

AI时代，企业和个人亟需从海量私有文档中快速提取精准信息。本文介绍了一款基于Qwen2.5-14B大模型与Elasticsearch构建的智能问答系统，结合向量检索、检索增强技术（RAG）和生成式AI，能高效处理多格式文档并提供准确回答。系统实测效果显著，适用于技术文档等复杂场景，展现了AI在知识管理中的强大潜力。

系统传入超长DSL查询导致Elasticsearch集群压力过大。Elasticsearch本身仅支持配置最大请求体大小，但不够精细。建议使用极限网关在请求到达集群前进行拦截，设置查询长度限制，超过指定长度的请求将被拒绝，从而避免集群过载。通过配置极限网关，可有效控制查询大小，确保集群稳定运行。

Elasticsearch性能优化聚焦查询DSL、索引设计等关键点。通过精准使用Filter与Query、避免深分页陷阱、优化索引映射、提升聚合性能、谨慎处理Nested对象查询、减少Script查询消耗、自动化索引生命周期管理、合理使用Force Merge、调优Bulk写入性能、利用Profile API定位慢查询,全面提升集群稳定性和查询效率。

Elasticsearch 是一款功能强大的分布式搜索和分析引擎，被广泛应用于各种场景。

然而，在使用 Elasticsearch 进行查询操作时，可能会遇到一些限制。这些限制有的是为了防止性能下降和资源耗尽而设定的，有些则是由于软件本身的工作方式所固有的。深入了解这些查询限制，对于优化性能和确保系统的高效稳定运行至关重要。

本文将详细介绍 Elasticsearch 中的五大查询限制，并提供相应的解决方案和优化建议。

Elasticsearch 是一个功能强大的分布式搜索引擎，广泛应用于全文检索、实时分析等场景。

尽管如此，像任何复杂系统一样，它也会遇到一些运行问题，其中较为常见且影响较大的就是 cluster_block_exception 错误。

本文将深入解析这种错误的常见原因、如何排查问题以及如何有效解决。

我想对完整格式的 url 进行分词，请问有什么好的解决方案吗？

比如：https://www.abc.com/any/path?param_1=so+me&param-2=other#title

看了官方的分词器，感觉没啥合适的?

预处理的话，又不知道该怎么处理更合适？

因为我们的数据量比较大，不太想用 pattern，感觉集群的压力会升高？

我看这个分词器会把识别的 url 当作一个token，但我想实现的是，对 url 尽可能保证精准的拆分。

在使用 Elasticsearch 进行数据查询时，很多开发者、读者会遇到这样的问题：一次性检索大量数据，导致查询速度缓慢、网络延迟增加，甚至影响系统的整体性能。

单次获取过多数据不仅增加了网络传输的负担，还会使查询过程复杂化，降低响应速度。

本文将深入探讨该误区的常见场景、错误原因以及优化方案，帮助大家有效避免这个常见的性能陷阱。

在使用 ES 进行检索查询时，我们常常要去优化一些复杂的查询语句，这里 ES 结合 lucene 的生态制作了 Profile API 和图形化的 Profile 分析界面以供用户使用。

之前在与研发进行 ES 使用优化的过程中，研发的同事饶有兴致的在会议后问了我这么一个问题：我们写入 ES 的 _id 字段和 lucene 中使用的 docid 是一个内容么？

在 ES 使用的几个内存缓存中，fielddata cache 算是一个让人头疼的家伙。

作为和 query cache 和 request cache 一样不受 GC 控制的内存使用者，fielddata cache 虽然也有 indices.fielddata.cache.size 的设置来阻止过度使用，但是默认是不限制的。

并且，当 fielddata cache 达到 indices.fielddata.cache.size 设定值的时候，虽然有类似LRU的清理算法，但是官方还是建议你进行手工清理。

那么 fielddata cache 是被什么内容使用了呢？它的作用是什么呢？我们结合官方的一些资料扒一扒。

本文主要围绕ES核心特性：分布式存储特性和分析检索能力，介绍了概念、原理与实践案例，希望让读者快速理解ES的核心特性与应用场景。

ES 进行信息检索的时候，boolean 查询组合条件有 must/must_not/should/filter四个操作。

其中 must 和 filter 的用途都是用于过滤必要符合的条件，但是 filter 在查询过程中不算分并且可以进行缓存，这样逻辑简单又可以加速的查询方式经常得到官方的提倡。

可是，只有 filter 的条件可以被缓存么？这里的缓存是属于哪一部分？

缓存有什么样的进入和淘汰机制？怎么去监控缓存的使用情况？

破解 IK 分词器的秘密：如何选择 ik_smart 和 ik_max_word 模式？

在 Elasticsearch 中，虽然没有直接设置字段默认值的机制，但可以通过其他方式实现类似的功能。

ILM（索引生命周期管理） 遇到热数据迁移至冷节点时造成 IO 打满影响读写的情况。