关键词：
参考技术A0、引言
在业务开发中，我们往往会陷入开发的细枝末节之中，而忽略了事物的本源。
经常有同学问到：
等等等等…..
以上的看似复杂的问题，如果转换成DSL，清楚的写出来，梳理清楚问题的来龙去脉，问题就自然解决了一大半。
所以，请亮出你的dsl,不论什么语言的检索，转换到es查询都是sql查询，在es中对应dsl语法，es再拆解比如：分词match_phrase拆解成各term组合，最终传给lucene处理。
亮出你的dsl,确保编程里的实现和你的kibana或者head插件一致是非常重要、很容易被忽视的工作。
如果对dsl拆解不理解，那就再 加上 profile:true或者explain:true拆解结果一目了然。
维基百科定义：领域特定语言（英语：domain-specific language、DSL）指的是专注于某个应用程序领域的计算机语言。又译作领域专用语言。
Elasticsearch提供基于JSON的完整查询DSL来定义查询。 将Query DSL视为查询的AST（抽象语法树），由两种类型的子句组成：
1、叶子查询子句
叶查询子句查找特定字段中的特定值，例如匹配，术语或范围查询。 这些查询可以单独使用。
2、复合查询子句
复合查询子句可以组合其他叶子或复合查询，用于以逻辑方式组合多个查询（例如bool或dis_max查询），或更改其行为（例如constant_score查询）。
给个例子，一看就明白。
看到这里，可能会有人着急了：“我X，这不是官网定义吗？再写一遍有意思吗？”
引用一句鸡汤话，“再显而易见的道理，在中国，至少有一亿人不知道”。同样的，再显而易见的问题，在Elasticsearch技术社区也会有N多人提问。
基础认知不怕重复，可怕的是对基础的专研、打磨、夯实。
Elasticsearch相关的核心操作，广义上可做如下解读，不一定涵盖全，仅抛砖引玉，说明DSL的重要性。
从大到小。
集群的管理，一般我们会使用Kibana或者第三方工具Head插件、cerebro工具、elastic-hq工具。
基本上硬件的（磁盘、cpu、内存）使用率、集群的 健康 状态都能一目了然。
但基础的DSL会更便捷，便于细粒度分析问题。
如：集群状态查询：
如：节点热点线程查看：
如：集群分片分配情况查看：
索引生命周期是一直强调的概念，主要指索引的“生、老、病、死”的全过程链条的管理。
创建索引我们优先使用较单纯index更灵活的template模板。
创建索引类似Mysql的创建表的操作，提前设计好表结构对应ES是提前设计好M app ing非常重要。
两个维度：
举例：
如：索引清理缓存。
如：某原因导致分片重新分配，_recovery查看分片分配状态。
高版本的索引生命周期管理推荐使用：ILM功能。
这个是大家再熟悉不过的了。
举例：
删除数据包括：指定id删除 delete和批量删除delete_by_query（满足给定条件）。
更新操作。包括：指定id的update/upsert或者批量更新update_by_query。
这是ES的重头戏。包含但不限于：
1、支持精确匹配查询的：term、range、exists、wildcard、prefix、fuzzy等。
2、支持全文检索的：match、match_phrase、query_string、multi_match等
1、Bucketing分桶聚合
举例：最常用的terms就类似Mysql group by功能。2、Metric计算聚合
举例：类比Mysql中的： MIN, MAX, SUM 操作。3、Pipeline针对聚合结果聚合
举例：bucket_script实现类似Mysql的group by 后having的操作。
留给大家 结合 业务场景思考添加。
这里把开头提到的几个问题逐一解答一下。
实际Mysql业务中，我们一般是先验证sql没有问题，再写业务代码。
实际ES业务中，也一样，先DSL确认没有问题，再写业务代码。
写完java或者python后，打印DSL，核对是否完全一致。
不一致的地方基本就是结果和预期不一致的原因所在。
第一步：借助analyzer API分析查询语句和待查询document分词结果。
这个API的重要性，再怎么强调都不为过。
第二步：可以借助profile:true查看细节。第三步：核对match_phrase词序的原理。
6.3版本后已经支持sql，如果不会写，可以借助translate 如下API翻译一下。
不够精确，但足够参考用了，需要根据业务细节微调。
当然，还是 建议 ，从业务出发，自己写DSL。
从大往小，逐步细化排解
END
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