Elasticsearch写入可检索数据的最佳方式是什么

你对_source字段的认知存在偏差，你当前的写入方式本身就已经支持检索，不需要做额外的特殊写入操作。

_source的作用仅仅是持久化存储你写入的原始JSON文档副本，它本身确实不建立索引，但你写入的每一个业务字段（比如示例里的name、super_power），只要没有在映射规则里显式配置index: false，默认都会被独立建立倒排索引，天然具备可搜索能力。

你提到的“输入super speed搜索对应超级英雄”的需求，直接用match查询就可以实现，查询示例如下：

GET /superheroes/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "super_power": "super speed"
    }
  }
}

如果执行查询后搜不到预期结果，通常是以下两个原因导致的，对应调整即可：

• 字段被配置为不建索引
  如果之前创建索引时手动给super_power、name等字段设置了index: false，字段就不会生成倒排索引，自然无法搜索。这种情况需要重新创建索引，提前配置正确的字段映射，参考配置如下：

  PUT /superheroes
  {
    "mappings": {
      "properties": {
        "name": {
          "type": "text",
          "fields": {
            "keyword": {
              "type": "keyword"
            }
          }
        },
        "super_power": {
          "type": "text"
        }
      }
    }
  }
  

  配置说明：
  • text类型会对文本做分词处理，适配你需要的关键词模糊匹配场景，输入部分关键词就能命中对应文档
  • 额外配置的keyword子字段不会分词，用于精确匹配、聚合排序等场景，比如需要精准筛选super_power完全等于Super Speed的文档时，用super_power.keyword字段做term查询即可
• 写入后立刻查询触发了近实时延迟
  ES的索引默认有1秒的刷新间隔，写入的数据不会立刻对搜索可见，如果是测试场景可以在写入请求后加refresh=true参数强制刷新，生产环境不建议这么做，会大幅降低写入性能，等待默认刷新周期即可。

最后补充：不需要为了支持搜索额外冗余存储字段数据，ES默认的字段索引机制已经覆盖了绝大多数检索需求，冗余存储只会额外占用磁盘空间、拉低写入效率。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Xavi Font