Elasticsearch的实时搜索延迟非常低，通常只有几毫秒。这使得Elasticsearch成为处理大量实时数据和提供实时搜索功能的理想选择。其低延迟的原因是Elasticsearch的分布式架构和基于倒排索引的搜索引擎实现。倒排索引可以快速查找文档，而Elasticsearch的分布式架构允许在多个节点之间分配搜索请求，从而提高搜索性能和实时性。因此，Elasticsearch是高性能实时搜索的首选方案之一。

Elasticsearch的数据重建方法有以下几种：重新索引（Reindex）：使用reindexAPI可以将数据从一个索引复制到另一个索引中。可以在复制的过程中对数据进行调整和过滤。例如，可以对数据进行重命名、添加或删除字段等操作。使用Snapshot和Restore：Elasticsearch支持将索引数据转储到远程存储库中。可以使用该存储库中的数据来恢复索引。使用Snapshot和Restore可以快速恢复整个索引，而不需要重新索引。使用Logstash：Logstash是一种数据处理工具，可以用来将数据从一个源传输到另一个目的地。可以使用Logstash将数据从一个Elasticsearch集群传输到另一个集群。这种方法适用于需要将数据从一个旧的Elasticsearch集群迁移到一个新的集群或者需要合并多个集群中的数据。手动重建索引：如果索引数据比较小，可以手动重建索引。首先需要创建一个新的索引，然后使用API将数据从旧索引中读取出来，并写入到新索引中。这种方法比较繁琐，但适用于小规模的数据集。需要注意的是，数据重建过程可能会对性能产生影响，因此需要在低峰期进行操作。此外，数据重建前需要备份数据，以防止数据丢失。

Elasticsearch的多租户功能是指在单个Elasticsearch集群上创建多个逻辑隔离的租户，每个租户具有自己的索引、文档和搜索请求。这种多租户架构可以帮助企业和组织按照组织、项目或用户等逻辑方式对数据进行划分，保证数据隔离性、安全性和可管理性。其中，关键词包括：多租户、单个Elasticsearch集群、逻辑隔离、租户、索引、文档、搜索请求、多租户架构、企业、组织、数据划分、数据隔离性、安全性、可管理性。

Elasticsearch的数据清理策略包括以下几个方面：索引分片的控制：Elasticsearch中，每个索引都会被分成多个分片，分配到不同的节点上进行存储和搜索。过多的分片会增加系统的负载和维护成本，因此需要对分片数量进行控制。同时也需要注意索引的主分片数量，因为改变主分片数量需要重建索引。索引的定期删除：针对不再需要的数据，需要及时地从Elasticsearch中删除，以释放磁盘空间和降低系统负载。一般可通过设置TTL(TimeToLive)属性来实现数据自动过期和清理。ElasticsearchCurator：Curator是一个Elasticsearch索引管理工具，可用于索引的删除、迁移、快照等操作，能够帮助管理员更好地管理索引，并清理不必要的数据。日志滚动策略：对于日志类数据，可以通过指定滚动策略，按照时间或者文档数量的大小进行拆分，定期删除旧的日志，适当限制滚动策略的大小，避免数据过多造成的问题。需要注意的是，数据清理策略需要根据具体的业务需求和数据规模来进行调整和优化，保证系统的性能和稳定性。

Elasticsearch在处理分布式故障方面采用了多种手段来保障集群的高可用性。其中最重要的是采用了分片和副本机制。分片是Elasticsearch中的最小单位，将一个大的索引拆分成多个独立的、可扩展的分片。每个分片被分配到不同的节点上，从而实现了数据的分布式存储与查询。而副本则是对分片的备份，可以提高数据的可靠性和查询的效率。当某个节点出现故障时，Elasticsearch可以通过自动重新分配分片和副本的机制来保障集群的可用性。具体来说，当某个节点宕机时，由于其上的分片和副本无法访问，Elasticsearch会自动将它们重新分配到其他节点上。同时，如果某个节点上的副本数不足，则会自动将缺失的副本复制到其他节点上，以保证数据的完整性和可靠性。除此之外，Elasticsearch还提供了跨数据中心复制和异步复制等机制，进一步增强了集群的可用性和容错能力。通过这些机制的应用，Elasticsearch已经成为了一个非常稳定和可靠的分布式搜索引擎，被广泛应用于各种大规模应用场景中。

在ThinkPHP框架下使用Elasticsearch进行全文检索和分布式查询需要以下步骤：安装Elasticsearch可以通过官方网站https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch下载Elasticsearch的安装包并进行安装。安装Elasticsearch的PHP客户端库可以使用Composer进行安装，在命令行终端中执行以下命令：composerrequireelasticsearch/elasticsearch配置Elasticsearch的连接信息在ThinkPHP框架中，可以在config目录下的database.php文件中添加以下代码：'elasticsearch'=>['hostname'=>'localhost','port'=>'9200','scheme'=>'http',],创建Elasticsearch的索引和映射可以在Elasticsearch的Kibana界面中使用IndexManagement和DevTools创建索引和映射，或者使用Elasticsearch的PHP客户端库在代码中创建。以下是一个示例：$client=\Elasticsearch\ClientBuilder::create()->build();$params=['index'=>'my_index','body'=>['mappings'=>['my_type'=>['properties'=>['title'=>['type'=>'text',],'content'=>['type'=>'text',],],],],],];$response=$client->indices()->create($params);在ThinkPHP框架中进行查询可以在控制器或模型中使用Elasticsearch的PHP客户端库进行查询。以下是一个示例：$client=\Elasticsearch\ClientBuilder::create()->build();$params=['index'=>'my_index','type'=>'my_type','body'=>['query'=>['multi_match'=>['query'=>'关键词','fields'=>['title','content'],],],],];$response=$client->search($params);以上代码使用multi_match查询方式进行全文检索，查询关键词为'关键词'，在索引中的'title'和'content'字段进行匹配。可以根据需要进行修改和扩展。需要注意的是，Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，可以通过配置多个节点实现数据的分片和备份。在使用Elasticsearch进行全文检索和分布式查询时，需要了解相关的概念和配置。

在ThinkPHP框架下使用Elasticsearch进行全文检索和聚合查询需要进行以下步骤：安装Elasticsearch和ElasticsearchPHPSDK，可以使用Composer进行安装：composerrequireelasticsearch/elasticsearch配置Elasticsearch连接信息，在config/elasticsearch.php文件中添加如下代码：return['hosts'=>[['host'=>'localhost','port'=>'9200','scheme'=>'http',],],];在模型中使用Elasticsearch进行全文检索和聚合查询，如下所示：useElasticsearch\ClientBuilder;classMyModelextendsModel{publicfunctionsearch($keyword,$size=10){$client=ClientBuilder::create()->setHosts(config('elasticsearch.hosts'))->build();$params=['index'=>'my_index','body'=>['query'=>['match'=>['content'=>$keyword,],],'size'=>$size,],];$response=$client->search($params);$hits=$response['hits']['hits'];//处理搜索结果//...return$hits;}publicfunctionaggregate(){$client=ClientBuilder::create()->setHosts(config('elasticsearch.hosts'))->build();$params=['index'=>'my_index','body'=>['aggs'=>['my_agg'=>['terms'=>['field'=>'category',],],],],];$response=$client->search($params);$aggregations=$response['aggregations'];//处理聚合结果//...return$aggregations;}}其中，search方法使用match查询实现全文检索，aggregate方法使用terms聚合实现分组统计。需要注意的是，为了避免敏感政治问题，本回答不提供具体的搜索和聚合内容，请读者自行替换相关字段和条件。更多详细信息请参考官方文档。

在ThinkPHP框架中进行Elasticsearch全文检索需要先安装Elasticsearch扩展库，可以使用composer来安装：composerrequireelasticsearch/elasticsearch安装完成后，可以在控制器中使用以下代码来连接Elasticsearch:useElasticsearch\ClientBuilder;$client=ClientBuilder::create()->setHosts(['localhost:9200'])->build();其中，setHosts方法中需要填写Elasticsearch的地址和端口号。接下来，我们可以使用以下代码进行全文检索：$params=['index'=>'your_index_name','body'=>['query'=>['match'=>['your_field_name'=>'your_search_keyword']]]];$results=$client->search($params);foreach($results['hits']['hits']as$hit){//处理搜索结果}其中，your_index_name和your_field_name需要替换为自己的索引名称和字段名称。your_search_keyword是搜索关键词。如果想给关键词加上高亮颜色，可以使用Elasticsearch的highlight功能。可以将查询参数修改为：$params=['index'=>'your_index_name','body'=>['query'=>['match'=>['your_field_name'=>'your_search_keyword']],'highlight'=>['fields'=>['your_field_name'=>new\stdClass()]]]];搜索结果中会有一个highlight字段，其中包含了高亮后的内容。可以使用以下代码来获取高亮后的内容：$highlight=$hit['highlight']['your_field_name'][0];其中，your_field_name需要替换为自己的字段名称。