会装一台车，更要会装三种车
前面十八篇的零件都齐了，这篇换一种讲法：不添新零件，只做三套完整配方。搜索引擎的三大高频场景——电商搜索、日志平台、数据看板——对 ES 的用法侧重完全不同，看完就知道你的需求该抄哪张图纸。
配方一：电商搜索（本系列主线）
老王的咖啡商城就是完整样板，把关键配置点串一遍：
| 环节 | 配置要点 | 复习篇目 |
|---|---|---|
| 分词 | IK 细进粗出，新词进远程词典 | 第 4 篇 |
| mapping | text 搜索加 keyword 聚合，价格 numeric | 第 5 篇 |
| 召回 | multi_match 标题加权，同义词两头挂 | 第 9、16 篇 |
| 排序 | BM25 打底，function_score 叠销量新品 | 第 8 篇 |
| 兜底 | 纠错 suggest，零结果率监控 | 第 9、16 篇 |
电商搜索的灵魂是相关性加业务规则的平衡：算法分太弱用户搜不到，业务分太重搜索变推荐。老王的试错结论是 BM25 做底、function_score 轻量叠加，权重调整跟着点击日志走，别拍脑袋。
配方二：日志平台
日志场景的画像完全不同：写入巨大、查询集中在最近、老数据只进不出。配方要点：
索引按天滚动（第 14 篇的 rollover 正面战场），message 全文字段走 standard 分词就够（日志不用中文精切），级别和时间戳字段建 keyword 与 date 做 filter。查询几乎全是「最近一小时 error 关键字」这类组合，用 date_histogram 聚合画趋势、terms 统计 top 服务。保留策略用 ILM：热节点放七天内，温节点放三十天，到期自动删——日志平台的第一性能法则是别把冷数据留在热节点。refresh_interval 拉到 30 秒换写入吞吐，日志晚半分钟可见没人心疼。
配方三：数据看板
看板场景（运营驾驶舱、经营日报）几乎是纯聚合：几条 terms 和 date_histogram 出全部图表，查询少统计多。配方要点：
统计维度字段全建 keyword，指标字段用 numeric，doc values 天然适配；同步走定时扫表或 binlog 订阅（第 15 篇），分钟级延迟完全够用；去重计数用 cardinality，接受近似值；图表接口固定不变的话，给结果加一层短 TTL 缓存（Redis 或本地），十个人看的看板不需要十个人各查一遍。
三张配方的共性心法
| 维度 | 电商搜索 | 日志平台 | 数据看板 |
|---|---|---|---|
| 读写比例 | 读多写少 | 写多读少 | 写少读多 |
| 核心诉求 | 相关性 | 写入吞吐 | 聚合效率 |
| 索引形态 | 稳定大索引 | 按天滚动 | 按主题建库 |
| 同步方式 | 异步双写或 binlog | 直接写入 | 定时扫表 |
共性心法就一条：先回答读写比例，再定索引形态，最后挑同步方式。顺序反了，后面全是补丁。
小结
三套配方一句话：电商搜索拼相关性闭环，日志平台拼滚动与吞吐，数据看板拼聚合与缓存。同一套 ES，先看清场景，再动手建索引。
配方背熟了，最后一步是把 20 篇里的血泪教训集中点名——那些老王真踩过或差点踩过的坑。下一篇讲陷阱集：十个真实事故现场，每一个都能直接进新人入职考试。
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