DSL语法、搜索结果处理
本节深入探讨Elasticsearch的搜索功能，涵盖DSL与RestClient实现方式。重点解析全文检索（match、multi_match）、精确查询（term、range）、地理坐标查询（geo_distance、geo_bounding_box）及复合查询，结合实例演示语法与应用场景，提升数据检索效率。
索引库、文档操作
本文介绍了Elasticsearch的核心概念及操作，对比MySQL，解析其文档、字段、索引、映射等对应关系。详细讲解了索引库的创建、查询、修改与删除，以及文档的增删改查操作，并介绍IK分词器的使用与拓展方式，帮助读者掌握ES数据管理基础。
4.2.3 其他索引
MongoDB提供地理空间索引支持平面与球面查询，文本索引实现高效字符串搜索并提取词干，哈希索引则用于散列分片，仅支持等值匹配，提升数据分布随机性。
如何做好SQL质量监控
SLS推出用户级SQL质量监控功能，集成于CloudLens for SLS，提供健康分、服务指标、运行明细、SQL Pattern分析及优化建议五大维度，助力用户全面掌握SQL使用情况，提升日志分析效率与治理能力。
4-MongoDB索引知识
MongoDB索引通过B树结构提升查询效率，避免全表扫描。支持单字段和复合索引，前者适用于单一字段排序与查询，后者按字段顺序构建，优化多条件查询与排序操作，显著提升大数据量下的查询性能。
1.5 MongoDB的特点
MongoDB是一款高性能、高可用、高扩展的NoSQL数据库，支持嵌入式数据模型减少I/O，多存储引擎适应多样场景。提供丰富查询语言，涵盖文本、地理空间、聚合等，通过副本集实现高可用，分片技术实现水平扩展，满足海量数据与高性能需求。（238字）
事务控制篇
关系型数据库基于表结构，支持事务与复杂查询，适用于强一致性场景；非关系型数据库灵活高效，适合高并发、海量数据场景。索引提升查询速度，常用B+树实现，因遍历、IO性能更优。MySQL通过redo log、undo log保障ACID，利用分库分表、读写分离应对高并发。
ElasticSearch集群
Elasticsearch集群通过分片和副本机制解决海量数据存储与单点故障问题。分片实现数据水平拆分，副本保障高可用，结合集群监控与故障转移，确保服务稳定可靠。
索引库、文档操作
本文介绍了Elasticsearch（ES）的核心概念及其与MySQL的对比，阐述了ES在数据存储、查询、搜索分析等方面的应用。通过索引库、映射、文档等类比，帮助理解ES的数据组织方式，并结合Kibana和RestClient演示了索引与文档的增删改查操作，展示了其在实际项目中的使用流程。
数据聚合、自动补全、数据同步
本文介绍了Elasticsearch中数据聚合、自动补全和数据同步的实现。聚合支持桶（Bucket）、度量（Metric）和管道（Pipeline）三种类型，可用于高效的数据统计分析；通过拼音分词器与Completion Suggester实现搜索自动补全；利用MQ异步通知机制实现MySQL与Elasticsearch间的数据同步，确保数据一致性，提升搜索体验。
