在 Zalando and Co. 这样的网站上，只需点击几下鼠标即可浏览无穷无尽的产品组合，并且可以使用关键字轻松找到您正在寻找的商品。秘密：用户不必通过严格的导航树进行导航，而是可以设置一些所需的标准（所谓的方面），然后查看适当的结果。这些设定方面已经涵盖了广泛的用户兴趣——例如价格、颜色或尺寸。它还显示相应搜索结果的点击次数。该网站不仅会在每次点击时重新过滤结果列表，还会计算哪些尚未设置的方面适用于多少条目。
这一切都很好，但是如何为自己的网站或应用程序配备如此多方面的导航或搜索呢？在此背景下，搜索引擎Elasticsearch提供了基于Lucene程序库的现代解决方案。接受正确的查询后，Elasticsearch 会在一个响应中返回表示各个方面所需的所有内容。在接下来的部分中，我将向您详细展示什么是重要的。
饲料弹性搜索
为了进行相应的搜索，你必须提前定义一些东西：首先，它是关于了解数据结构，拥有尽可能有效的测试数据并定义数据导入的方式并在 Elasticsearch 中使用。只有当您了解 Elasticsearch 数据的处理方式时，您才应该设 商业房地产的潜在客户 计单独的映射并创建搜索索引。
对于与数据存储相关的操作（例如索引、更新、重新索引或删除），Elasticsearch 提供了一个记录良好的 REST API，其中包含对各个操作的一系列调用。您可以轻松地将这些集成到您的应用程序中，然后解决它们 - 例如在批处理作业中或通过事件流/事件监听。但是，根据所使用的框架、库或现有软件，您应该寻找现有的解决方案。 “故障保存”流程所需的工作通常是巨大的。
以下调用向您展示了如何使用 POST 请求对文章进行索引
此时可能需要注意：在 Elasticsearch 中创建记录时，“记录 ID”应始终引用您想要索引的条目。这样，您还可以事后对个别数据进行适当的更新或删除。
正确理解和映射数据
使用上述示例调用对数据集建立索引也是可能的，无需任何进一步的操作或了解数据结构 - 例如字段类型、字段长度或有关单个字段是否应实际建立索引的信息。在这种情况下，Elasticsearch 将简单地使用标准映射，但这在搜索命中质量和索引存储大小方面会有一些缺点。
如以下摘录所示，如果您将映射存储在 Elasticsearch 中并在创建映射时使用它来索引数据，那就更好了。首先，确定字段的数据类型并将其包含在映射中非常重要。在这里您可以区分“日期”、“长整型”、“关键字”或“文本”，其中“关键字”数据类型通常用于要过滤的数据字段。例如，在我们的摘录中，这将是属性“大小”。
所谓分析器的定义在“搜索结果质量”方面带来了多种优势：使用小写、german_stemmer 或 german_normalization，即使用户输入错误，也会显示正确的搜索结果。如果您使用 NGram 分析器，用户仅输入部分搜索词也会找到结果。