Elasticsearch 缓存策略详解：优化你的搜索体验

在Elasticsearch中，缓存策略是一种优化查询性能的方法。Elasticsearch使用多种缓存，包括文档级别的缓存、节点级别的缓存和操作级别的缓存。

以下是一些常见的缓存策略：

1. 文档级别的缓存：Elasticsearch会为每个文档构建一个反向索引，这个索引会被缓存。
2. 节点级别的缓存：每个节点都可以有一个事务日志，这个日志被用于快速的合并操作。
3. 操作级别的缓存：例如，Elasticsearch会缓存搜索的结果，以便于相同查询的后续请求可以直接从缓存中获取结果。

为了优化你的搜索体验，你可以采取以下措施来利用缓存：

• 使用字段缓存：通过设置字段的store属性为true，可以缓存特定字段的值。
• 缓存搜索结果：可以使用search_after查询，这个查询会记住上一页的最后几个结果，并且在下次查询时会用这些结果作为下一页的起点。
• 设置合适的缓存大小：对于节点缓存，你可以设置其大小，以确保Elasticsearch可以在内存中保持合适数量的数据。

示例代码：

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_field": {
        "type": "text",
        "store": true  // 启用字段缓存
      }
    }
  }
}

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "my_field": "some_value"
    }
  },
  "search_after": [ "last_value_of_sort_fields" ]  // 使用search_after来缓存搜索结果
}

PUT /my_index/_settings
{
  "index.translog.flush_threshold_size": "100mb" // 设置事务日志的大小
}

请注意，Elasticsearch的缓存策略会随着版本的更新而变化，因此，在应用缓存策略时，请参考你正在使用的Elasticsearch版本的官方文档。