按类别或区域设置进行的索引分区涉及根据特定属性将数据组织成独立的逻辑或物理段。对于基于类别的分区，您可以为每种产品类型、内容类型或用户组将数据拆分成不同的索引或分片。对于基于区域设置的分区，您可以为不同的语言、区域或时区创建单独的索引。这种方法通过缩小搜索范围来提高查询性能，并允许进行区域设置或类别特定的优化，例如语言分析器或自定义排名规则。分区还简化了维护，因为更新或模式更改可以针对特定段而不会影响其他段。
类别分区的实际示例是电商平台按类型（例如，“电子产品”、“服装”、“书籍”）分离产品索引。每个分区可以使用定制的分析器——例如，处理电子产品中的 SKU 代码与处理书籍 ISBN 的方式不同。对于区域设置分区，全球新闻网站可以为“en_US”、“fr_FR”和“ja_JP”创建单独的索引，每个索引都有特定于语言的分词和排序规则。这样，在法语中搜索“café”时可以优先进行不区分重音的匹配，而日语查询则使用 Kuromoji 分析。Elasticsearch 的索引别名或 Solr 基于集合的路由等工具可以根据请求参数或用户设置自动将查询分发到正确的分区。
挑战包括管理跨分区查询（例如，搜索所有类别或多个区域设置）和确保数据一致性。例如，用户在全球范围内搜索“鞋子”可能需要查询所有类别分区，这增加了复杂性。模式更改或重新索引操作也变得更加复杂，因为它们必须跨分区传播。此外，平衡高流量区域设置（例如“en_US”）和流量较小区域设置之间的资源分配（如分片分布）需要监控。解决方案通常涉及抽象层（如统一查询 API）和自动化工具（如 Terraform 或 Kubernetes）来管理分区生命周期和扩展。