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Elasticsearch 不仅是一个强大的搜索引擎，还提供了高级功能和丰富的生态系统支持。本篇将深入探讨这些特性，并介绍如何与其他工具协同工作。

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1. 高级特性

1.1 跨集群搜索（Cross-Cluster Search）

跨集群搜索允许查询多个独立集群的数据，适用于分布式系统。

• 配置远程集群：

  PUT _cluster/settings
  {"persistent": {"cluster.remote": {"remote_cluster": {"seeds": ["remote-host:9300"]}}}
  }
  

• 查询示例：

  GET /remote_cluster:my_index,my_index/_search
  {"query": { "match": { "title": "Elasticsearch" } }
  }
  

1.2 脚本（Painless Script）使用

Painless 是 Elasticsearch 的内置脚本语言，用于动态计算或过滤。

• 示例：计算字段值：

  GET /my_index/_search
  {"script_fields": {"total_views": {"script": {"lang": "painless","source": "doc['views'].value * 2"}}}
  }
  

• 更新文档：

  POST /my_index/_update/1
  {"script": {"source": "ctx._source.views += params.increment","params": { "increment": 10 }}
  }
  

1.3 向量搜索与机器学习集成

• 向量搜索：用于相似性匹配（如图像、文本嵌入）。
  • 定义映射：

    PUT /my_index
    {"mappings": {"properties": {"vector": { "type": "dense_vector", "dims": 3 }}}
    }
    

  • 查询：

    GET /my_index/_search
    {"query": {"script_score": {"query": { "match_all": {} },"script": {"source": "cosineSimilarity(params.query_vector, 'vector')","params": { "query_vector": [1.0, 2.0, 3.0] }}}}
    }
    

• 机器学习：需启用 X-Pack，提供异常检测、预测等功能。

Mermaid 图示 - 向量搜索流程