Elasticsearch 通过实现视频元数据和相关文本数据的有效索引、搜索和检索，在视频搜索系统中扮演着核心角色。由于视频文件本身无法直接搜索，因此系统依赖于元数据（标题、描述、标签、转录文本等）来使内容可被发现。Elasticsearch 对这些元数据进行索引，允许用户在大规模视频数据上执行快速、复杂的查询。例如，用户搜索“如何修理自行车轮胎”时，Elasticsearch 可能会扫描转录文本、标题和标签，返回相关视频，即使准确的短语未出现在视频标题中。
Elasticsearch 的一个关键优势在于其处理带有相关性评分的全文本搜索的能力。它使用倒排索引和 BM25 等算法，根据词频、距离和其他因素对结果进行排名。对于视频系统而言，这意味着优先显示搜索词出现在标题或转录文本等关键字段中的视频。Elasticsearch 还支持过滤和聚合功能，这对于按视频时长、上传日期或类别等属性缩小结果范围非常有用。例如，开发者可以设计一个查询来查找过去一周内上传的所有 10 分钟教程视频，这些视频的转录文本中提到了“Python”，从而在单个请求中结合了搜索和过滤功能。
Elasticsearch 的可扩展性和实时索引能力使其适用于具有动态内容的视频平台。当新视频上传时，其元数据会在近乎实时的情况下被索引，确保它们快速出现在搜索结果中。分布式架构允许水平扩展以处理不断增长的数据量和查询负载。例如，拥有数百万视频的流媒体服务可能会使用 Elasticsearch 集群来分配索引工作负载，确保即使在高峰流量期间也能保持低延迟。此外，同义词处理和模糊搜索等功能可以通过考虑拼写错误或术语变体来改善用户体验，例如将“bike repair”（自行车修理）匹配到标记为“bicycle maintenance”（自行车维护）的视频。