Elasticsearch构建垂直搜索引擎实例

了解Elasticsearch（Es）后，发现其在日志查询分析方面有强大功能，同时在搜索引擎构建上也表现出色。在构建垂直搜索引擎实例的项目背景中，原有的搜索方案是用lunce封装的类似solr的搜索服务，实现了搜索空间配置化和索引建立与切换，但无法实现搜索语句自定义与配置，且复杂搜索需要定制特定搜索类插件。通过对比分析，发现Elasticsearch更符合项目需求。

项目是一个B2B电商网站，采用会员制，付费用户的商品广告需排在前面，免费商户广告排在后面。原有自建搜索服务每天建立全量索引，更新搜索数据采用增量索引，但在建全量索引时需长时间和大量物理资源。采用Elasticsearch实现搜索功能时，首先需解决的是分组排序问题。Elasticsearch聚合分组排序功能解决分组排序问题，避免了原有方案中内存分组排序分页的笨办法。

构造查询DSL时，使用聚合分组排序、functions以及field_value_factor中的排序影响方式。实际查询可能比示例更复杂。在时间衰减方面，使用script而非已过期的功能，实现搜索功能的优化。

通过Elasticsearch实现垂直搜索引擎实例，不仅能解决分组排序问题，还能提供更高效、灵活的搜索体验。此方案在资源利用、性能优化及自定义搜索语句方面更具优势，符合项目需求。