1. 索引结构设计
- 基本信息：
- 名称：使用
text类型，并配置合适的analyzer（如ik_max_word用于中文分词），方便全文检索产品名称。例如：
{
"product_name": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
- 价格：使用
float或double类型，便于进行范围查询。例如：
{
"product_price": {
"type": "float"
}
}
- 描述：使用
text类型，同样配置合适的分词器（如ik_max_word），以支持对产品描述的全文检索。例如：
{
"product_description": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
- 分类信息：
- 多级分类可以使用
nested类型来处理。假设分类有category_name（分类名称）和parent_category（父分类ID，可空）等字段。例如：
{
"categories": {
"type": "nested",
"properties": {
"category_name": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"parent_category": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
- 使用
nested类型是因为它可以保持每个分类文档的独立性，在查询时可以准确地对每个分类进行匹配，而不会像object类型那样出现数据混淆的问题。
- 关联产品：
- 使用
keyword类型存储关联产品的ID。因为关联产品通常是通过ID来关联的，keyword类型不会进行分词，适合精确匹配。例如：
{
"related_products": {
"type": "keyword"
}
}
- 用户评价：
- 评价内容：使用
text类型，并配置合适的分词器（如ik_max_word），以便对评价内容进行全文检索。例如：
{
"review_content": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
- 评分：使用
integer类型，便于进行评分范围查询。例如：
{
"review_rating": {
"type": "integer"
}
}
- 评价时间：使用
date类型，方便按时间范围进行查询。例如：
{
"review_date": {
"type": "date"
}
}
2. 索引策略及原因
- 策略：
- 索引分片：根据预估的数据量和服务器资源合理设置分片数。例如，如果数据量较大且查询负载高，可以适当增加分片数，但不宜过多，以免增加集群管理成本。一般初始可以设置为3 - 5片，后续根据实际情况调整。
- 索引副本：设置一定数量的副本，如1 - 2个副本，以提高数据的可用性和查询性能。副本可以分担读请求，在某个分片出现故障时保证数据不丢失。
- 动态映射与静态映射：优先采用静态映射，因为电商产品数据结构相对固定，静态映射可以明确指定每个字段的类型和分词器等设置，避免动态映射可能带来的类型推断错误，提高索引的稳定性和查询性能。
- 定期重建索引：随着数据的更新和增长，索引可能会出现碎片化等性能问题。定期重建索引（例如每月或每季度），可以优化索引结构，提高查询性能。同时，在重建索引时，可以根据业务需求对索引结构进行适当调整。
- 原因：
- 合理的分片和副本设置能够在保证数据可用性的同时，提高查询的并发处理能力，满足电商高并发的查询需求。
- 静态映射可以确保数据类型的准确性，避免因类型错误导致的查询异常，并且能够根据业务需求对每个字段进行针对性的配置，提高索引和查询效率。
- 定期重建索引有助于解决因数据更新导致的索引碎片化问题，保持索引的高效性，同时适应业务的发展对索引结构进行优化。
