1.数据预处理：对不同数据源进行标准化处理，并进行必要的数据清洗和过滤。这可以确保数据质量和搜索结局的准确性。

2.索引设计：索引设计需要考虑数据类型、字段映射、分词器和过滤器等方面。这可以在搜索时进步效率，同时避免反复搜索。

3.查询语法：ES提供了丰富的查询语法和API，包括词条查询、短语查询、区间查询和模糊查询等。了解这些语法和API可以帮助我们更快速地构建查询。

4.聚合分析：ES提供了强大的聚合分析功能，可以进行分组、排序、统计和分析等操作。这可以帮助我们发现数据中的有价格信息和关联关系。

5.数据可视化：ES支持多种数据可视化工具，如Kibana和Elasticsearch Head等，可以将分析结局以图表、表格等形式展示出来，便于领会和共享。

ES的特点：

1.分布式架构：ES采用分布式架构，可以实现数据的分片和复制，进步体系的可扩展性和可用性，同时避免单点故障。

2.实时搜索：ES支持实时搜索，可以几乎在数据输入时即时返回结局。这对于需要快速响应的应用程序非常有用。

3.全文搜索：ES使用全文搜索技术，包括分词、查询解析、倒排索引和相关度排序等，可以实现全文搜索和模糊搜索。

4.开放性：ES一个完全开源的项目，可以自在使用和定制，拥有庞大的社区和生态体系。

小编认为啊，ES一个功能强大、易于使用的开源搜索引擎，可以帮助我们快速构建搜索应用、实现数据分析和可视化，同时具备高可用性、高可扩展性和全文搜索等优势。如果你需要进行搜索和分析，不妨考虑使用ES。