面试题：ElasticSearch高亮显示在复杂场景下的深度应用

索引结构设计

多语言处理：
- 对于不同语言的字段，使用Elasticsearch的多字段特性。例如，对于英文和中文文本，分别创建对应的字段，如title.en和title.zh。每个字段采用适合该语言的分析器。英文可使用english分析器，它会处理英文的词干、停用词等；中文可使用ik_max_word或smartcn分析器进行分词。
- 可以利用_all字段来进行跨语言的统一搜索，但在多语言环境下可能需要谨慎使用，因为它的分词可能无法很好地适应所有语言。更好的方式是使用copy_to将不同语言的字段值复制到一个新的多语言搜索字段，例如title_all，并对这个字段应用多语言分析器（如icu_analyzer，它能处理多种语言的分词）。

同义词处理：

创建同义词字典文件（如synonyms.txt），格式为word1,word2,word3，其中word1是原始词，word2和word3是它的同义词。
在索引设置中，定义一个包含同义词的自定义分析器。例如：

{
    "settings": {
        "analysis": {
            "analyzer": {
                "my_synonym_analyzer": {
                    "tokenizer": "standard",
                    "filter": [
                        "my_synonym_filter",
                        "lowercase"
                    ]
                }
            },
            "filter": {
                "my_synonym_filter": {
                    "type": "synonym",
                    "synonyms_path": "synonyms.txt"
                }
            }
        }
    }
}

然后将这个自定义分析器应用到需要处理同义词的字段上。

查询语句构建

多语言查询：

使用bool查询来组合不同语言字段的查询条件。例如，要搜索标题中包含特定词的文档，查询如下：

{
    "query": {
        "bool": {
            "should": [
                {
                    "match": {
                        "title.en": "search_term"
                    }
                },
                {
                    "match": {
                        "title.zh": "搜索词"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

同义词查询：
- 由于索引时已经对同义词进行了处理，在查询时直接使用普通的match查询即可。Elasticsearch会自动处理同义词匹配。例如：
```
{
    "query": {
        "match": {
            "title_with_synonyms": "original_word"
        }
    }
}
```
这里title_with_synonyms是应用了包含同义词分析器的字段，它会匹配original_word及其同义词。

高亮显示的后处理逻辑

基本高亮设置：

在查询语句中添加highlight部分。例如：

{
    "query": {
        "match": {
            "title": "search_term"
        }
    },
    "highlight": {
        "fields": {
            "title": {}
        }
    }
}

这会对title字段中的匹配词进行高亮，默认使用<em>标签包裹。

处理多语言和同义词高亮：
- 多语言高亮：因为不同语言的分词方式不同，高亮结果可能会有差异。对于英文，高亮可能是单个单词；对于中文，可能是多个汉字组成的词。可以根据不同语言的特点，对高亮标签的位置进行微调。例如，对于中文，如果分词粒度较细，可能需要合并一些相邻的高亮标签，以保证语义的完整性。
- 同义词高亮：由于同义词在索引和查询时都已处理，高亮结果会包含同义词匹配的部分。但可能需要统一高亮的样式，避免因同义词来源不同导致高亮样式不一致。可以在获取到高亮结果后，通过代码统一替换高亮标签，例如将所有高亮部分都用<span class="highlight">包裹，而不管是原始词还是同义词的高亮。
- 语言感知高亮：在返回高亮结果前，检查文档的语言标记（可以在文档索引时添加一个语言字段language），根据语言选择合适的高亮后处理逻辑。例如，对于日语等语言，可能需要考虑其字符特性和分词结果来优化高亮显示。

面试题：ElasticSearch高亮显示在复杂场景下的深度应用

知识考点

面试题答案

索引结构设计

查询语句构建

高亮显示的后处理逻辑