Elasticsearch 与搜索架构
从倒排索引与文本分析出发，学习查询相关性、聚合、Java 搜索服务、深分页、集群容量、数据同步与日志检索。
搜索系统与 Elasticsearch 基础模型
从一次商品搜索理解文档、字段、索引、分片、副本和倒排索引，建立搜索系统的第一张地图。
Elasticsearch、Kibana、安全与索引生命周期
搭建本地 Elasticsearch 与 Kibana，理解认证授权、快照、数据流和索引生命周期管理。
Mapping、Analysis 与数据管理
设计 text、keyword、数值和日期字段，理解分析器链、动态映射边界与零停机重建索引。
Query DSL 与 Filter Context
用 bool、match、term 与 range 写出可解释的查询，并区分参与评分的 query 与精确过滤。
BM25、搜索相关性与排序调优
从词频、逆文档频率与长度归一化理解 BM25，并用离线查询集验证字段权重和业务排序。
聚合、桶与分析查询
理解指标、桶和管道聚合，控制 terms 高基数、分片候选误差与聚合内存成本。
Spring Boot 搜索服务实战
用 Spring Boot 实现受控搜索接口，处理查询参数、结果模型、超时和可操作的错误响应。
深分页、游标与 Search After
解释 from/size 的分片放大成本，并使用稳定排序、search_after 与 PIT 设计游标分页。
自定义分词、同义词和中文搜索
用分析回归集选择中文分词策略，并设计搜索时同义词、热更新和索引版本管理。
高可用集群、容量规划与性能调优
从故障域、分片大小、JVM 堆、磁盘水位和恢复带宽建立 Elasticsearch 容量与调优方法。