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Elasticsearch 搜索实战 | 告别 LIKE：亿级数据毫秒返回的秘密

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岳涛

发布于 2026-01-16 11:40:41

发布于 2026-01-16 11:40:41

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概述

还在用 LIKE '%keyword%' 查询？8 秒超时拖垮数据库？本文揭秘 Elasticsearch 如何让 1 亿条数据查询从 8 秒降至 50 毫秒！深度剖析倒排索引 O(1) 查询黑科技、分布式并行搜索架构、两阶段查询流程，手把手教你 DSL 实战、分片调优、生产环境最佳实践。8000+ 字硬核干货，让你彻底告别传统数据库搜索困境！

文章被收录于专栏：大数据生态大数据生态

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

腾讯技术创作特训营S17

Elasticsearch Service

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说明

凌晨3点的生产事故

一、Elasticsearch 是什么？
- 1.1 一句话理解
- 1.2 核心概念对比
- 1.3 ES 的核心特性

二、为什么 ES 这么快？揭秘倒排索引
- 2.1 传统数据库的困境
- 2.2 Elasticsearch 的秘密武器：倒排索引
- 2.3 倒排索引的原理
- 2.4 分词的重要性
- 2.5 倒排索引的存储结构

三、亿级数据如何毫秒返回？分布式架构揭秘
- 3.1 单机 vs 分布式
- 3.2 分布式查询的两阶段
- 3.3 读写原理
- 3.4 近实时搜索（NRT）

四、ES 查询语法（DSL）实战
- 4.1 全文检索（Match Query）
- 4.2 精确匹配（Term Query）
- 4.3 多条件查询（Bool Query）
- 4.4 排序 + 分页
- 4.5 聚合查询（Aggregation）
- 4.6 高亮显示

五、生产环境分片调优实战
- 5.1 分片数量评估公式
- 5.2 分片大小设计原则
- 5.3 实战案例
- 5.4 定时合并 Segment
- 5.5 索引生命周期管理（ILM）

六、总结与实战建议
- 6.1 核心要点回顾
- 6.2 什么时候该用 ES？

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