弹性搜索解决方案-请出示您的DSL。
在业务发展中，我们往往会陷入发展的细节中，而忽略了事物的本源。
学生经常问:
等等，等等.....
以上看似复杂的问题，如果转换成DSL，写清楚，理清问题的来龙去脉，自然就解决了一大半。
所以，请出示你的dsl。不管是什么语言的搜索，转换成es查询都是sql查询。在es中，它对应于dsl语法，然后es被分解成各种$ term组合，最后传递给lucene进行处理。
展示你的dsl，确保编程中的实现与你的kibana或head插件一致，这一点非常重要，也很容易被忽视。
如果不懂dsl反汇编，添加profile:true或者explain:true，反汇编结果一目了然。
维基百科定义:特定领域语言(DSL)是指专注于某个应用领域的计算机语言。也翻译成特定领域的语言。
Elasticsearch提供了完整的基于JSON的查询DSL来定义查询。将查询DSL视为查询的AST(抽象语法树),它由两种类型的子句组成:
1，叶查询子句
叶查询子句查找特定字段中的特定值，例如匹配、术语或范围查询。这些查询可以独立使用。
2.复合查询子句
复合查询子句可以组合其他叶或复合查询，以逻辑组合多个查询(如bool或dis_max查询)或更改它们的行为(如constant_score查询)。
举个例子，一目了然。
看到这里可能有人急了:“我X，这不是官网的定义吗？”再写一遍有意思吗？"
引用一句鸡汤，“很明显中国至少有一亿人不知道”。同样，这个显而易见的问题会被Elasticsearch技术社区的n多人问到。
基础认知不怕重复，可怕的是学习，打磨，夯实基础。
与Elasticsearch相关的核心操作可以从广义上解释如下，不一定涵盖全部，只是引火烧身，说明DSL的重要性。
从大到小。
一般我们会用Kibana或者第三方工具Head插件，cerebro工具，elastic-hq工具来管理集群。
基本上硬件(磁盘、cpu、内存)的利用率和集群的健康状况一目了然。
但是基本的DSL会更方便，更便于细粒度的分析。
如:集群状态查询:
如:节点热点线程视图:
如:对簇碎片分配的看法:
指标生命周期是一个一直被强调的概念，主要是指对指标“生、老、病、死”的全过程链的管理
在创建索引时，我们优先考虑使用比简单索引更灵活的模板模板。
创建索引类似于在Mysql中创建表的操作。预先设计一个与ES相对应的表结构是非常重要的。
两个维度:
例如:
如:索引清理缓存。
例如，如果由于某种原因碎片被重新分配，_recovery会检查碎片分配状态。
对于更高版本的索引生命周期管理，建议使用ILM函数。
这是大家都熟悉的。
例如:
删除数据包括:通过指定id删除delete和批量删除delete_by_query(满足给定条件)。
更新操作。包括具有指定id的更新/更新插入或批量更新update_by_query。
这是ES的亮点。包括但不限于:
1，支持精确匹配查询的:$ term，range，exists，通配符，前缀，fuzzy等。
2.全文检索支持:match、match_phrase、query_string、multi_match等。
1，间歇聚合
例如，最常用的术语类似于Mysql的group by函数。2.度量计算聚合
例子:比较Mysql中min，max，sum的运算。3.管道根据聚合结果进行聚合。
例:bucket_script实现了类似Mysql的having after group by的操作。
留给大家结合业务场景去思考添加。
在这里，我将逐一回答开头提到的问题。
在实际的Mysql业务中，我们通常会先验证sql没有问题，再写业务代码。
在实际的ES服务中，也是如此。DSL在写入服务代码之前确认没有问题。
写完java或者python，打印DSL，检查是否完全一样。
不一致基本上就是结果与预期不一致的原因。
第一步:借助analyzer API分析查询语句和待查询文档的分词结果。
这个API的重要性怎么强调都不为过。
第二步:可以借助profile:true查看详情。第三步:检查match_phrase词序原则。
从版本6.3开始就支持Sql。如果不会写，可以借助下面的API进行翻译。
不够准确，但足够参考，需要根据业务细节进行微调。
当然还是建议从业务出发，自己写DSL。
由大到小，逐步细化解决方案。
结束
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