Elasticsearch 搜索分析设计

要解决什么问题

Elasticsearch 在生产里最容易踩坑的不是「会不会写 DSL」，而是索引与 Mapping 一旦上线就很难改：分片数不可变、字段类型选错要 reindex、动态映射把高基数字段灌爆集群。日志、商品搜索、向量检索、APM 各自对命名、滚动、ILM 和字段类型的要求也不同，单靠翻官方文档很难在一次对话里把版本差异和规范对齐。

技能如何工作

本技能在用户表达「设计索引 / 全文或向量搜索 / 日志分析建模 / ILM / 搜索优化」等意图时激活，按 Agent 设计路径推进：先做版本检查（对照 version-major 与对应大版本特性文档，提示废弃项），再落到索引命名、分片容量、Mapping 与分词器选型。

内置速查表覆盖常见决策点，例如：

• 索引命名：小写连字符、按日滚动后缀、版本号与别名
• 分片：单分片约 10–50GB、生产副本数、每 GB 堆上分片上限
• 字段：text / keyword 双字段、dense_vector、时序 date 等
• Mapping：dynamic: strict 或 runtime、减少 norms/index、用 runtime_mappings 替代脚本字段

需要细节时渐进加载 references/ 下的设计规范、场景操作指引、最佳实践与业务模板，而不是一次性塞满上下文。

适用边界与注意点

• 内容以 Elastic 官方与社区实践为准，不替代你对业务 QPS、数据量、合规的评估。
• 生产环境禁止完全动态 Mapping；时序类索引应配置 ILM 或 Data Stream。
• 写入优先 _bulk；查询建议设置 timeout 与 track_total_hits 限制。
• 除非纯指标场景，避免 _source.enabled: false，否则原始文档无法补救。