根据提供的参考资料，项目中确实提到了"重构查询逻辑并优化索引结构，将平均检索延迟从800ms降至200ms"的成果，但未详细说明具体实现方法。 基于常见的Elasticsearch优化实践，可能的优化方向包括： 1. 索引结构优化：调整分片策略、优化字段映射、使用合适的分析器 2. 查询逻辑重构：实现查询缓存、优化查询语法、使用过滤器替代查询、调整相关性算法 但具体的技术细节在参考资料中未明确说明，无法确定项目中实际采用的具体优化方法。

那你讲一是什么调整分片策略的，以及用的是什么分析器，为什么

调整分片策略是指动态优化数据在分布式系统中分布的方法，目的是提高系统性能和资源利用率。主要策略包括： 1. 基于访问热度的迁移策略：统计数据分片的访问热度值，将高频访问数据迁移到高性能存储资源池，低频数据迁移到低性能资源池，提高存储效率。 2. 集群均衡策略：如ElasticSearch的shard均衡，通过参数控制分片分配，在节点宕机或增减节点时自动重新分配分片。 3. MongoDB分片策略：包括范围分片(按值范围分布)和哈希分片(通过hash值分布)，根据业务特点选择。 分析器方面，主要使用访问热度分析器，通过统计预设时间段内的访问模式，确定数据分片的迁移优先级。这种分析器能动态识别热点数据，避免人工静态设置导致的资源浪费，实现自适应的数据分布优化。