ES文档索引、查询、分片、文档评分和分析器技术原理

在Elasticsearch中，文档是基本数据存储单位，索引是文档集合，查询是对索引的搜索操作，分片是索引的分布式存储方式，评分是搜索结果排序的依据，分析器是文本分析的工具。

以下是Elasticsearch中这些概念的简要概述和示例代码：

1. 创建索引：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 2
  }
}

2. 向索引添加文档：

POST /my_index/_doc/1
{
  "title": "Elasticsearch Guide",
  "content": "Elasticsearch is a distributed search and analytics engine."
}

3. 查询索引中的文档：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "content": "Elasticsearch"
    }
  }
}

4. 分片逻辑处理文档数据，分片数在索引创建时定义。
5. 评分是Elasticsearch搜索结果排序的一个重要指标，基于相关性算法。
6. 分析器用于文本分词（Tokenize）、去除停用词（Stop words）、字符串处理等。

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "char_filter": {
        "&_to_and": {
          "type": "mapping",
          "mappings": ["&=> and"]
        }
      },
      "filter": {
        "my_stopwords": {
          "type": "stop",
          "stopwords": ["the", "a"]
        }
      },
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "type": "custom",
          "char_filter": ["html_strip"],
          "tokenizer": "standard",
          "filter": ["lowercase", "my_stopwords"]
        }
      }
    }
  }
}

这段代码定义了一个自定义分析器my_analyzer，它包含字符过滤器和分词器设置，用于在索引创建时进行文本分析配置。