ES 面试手册
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- Elasticsearch是什么?
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索和分析引擎,它提供了一个分布式、多租户能力的全文搜索引擎,具有HTTP Web界面和无模式JSON文档。
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- Elasticsearch中的倒排索引是什么?
倒排索引是搜索引擎的核心结构,用于实现快速的全文搜索。在倒排索引中,词项(terms)与包含它们的文档相关联,而不是文档与词项。这样,当搜索一个词项时,可以快速找到所有包含该词项的文档。
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- Elasticsearch中的数据是如何存储的?
Elasticsearch中的数据以JSON格式存储,每个JSON对象都被视为一个文档(document)。这些文档被存储在索引(index)中,索引是一个逻辑命名空间,可以包含一个或多个类型(type,但在较新版本中,类型已被弃用,每个索引只能有一个映射)。
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- 如何设计Elasticsearch索引以支持高效的全文搜索和聚合操作?
在设计Elasticsearch索引时,需要考虑以下几点以支持高效的全文搜索和聚合操作:
- 使用合适的分析器(analyzer)来处理文本数据。
- 选择合适的数据类型来存储字段。
- 使用倒排索引来支持全文搜索。
- 使用正排索引(如fielddata)来支持聚合操作。
- 考虑使用嵌套(nested)或父子(parent-child)关系来建模复杂的数据结构。
- Elasticsearch中的集群、节点、索引、文档、分片是什么?
- 集群:一组协同工作的Elasticsearch节点,共同提供搜索和索引功能。
- 节点:集群中的一个Elasticsearch实例,可以存储数据和提供服务。
- 索引:一个或多个文档的集合,每个文档都有一个唯一的ID。
- 文档:一个JSON对象,是Elasticsearch中的基本数据单元。
- 分片:索引的一个水平划分,每个分片都是一个独立的Lucene索引。分片允许Elasticsearch将数据分布在多个节点上,以实现水平扩展和负载均衡。
- Elasticsearch如何处理大数据量的聚合?
当处理大数据量的聚合时,可以考虑以下策略:
- 使用合适的聚合类型,如terms、sum、avg等。
- 优化查询和聚合的性能,例如通过减少不必要的数据加载、使用合适的过滤条件等。
- 考虑使用Elasticsearch的分布式特性,将数据分散到多个节点上,以并行处理聚合请求。
- 在数据建模阶段就考虑聚合需求,设计合适的索引结构和字段类型。
- Elasticsearch如何保证读写一致性?
Elasticsearch通过复制和分片来保证读写一致性。每个索引都被划分为多个分片,每个分片可以有多个副本。当写入数据时,Elasticsearch会将数据写入主分片,并将更改复制到副本分片。当读取数据时,可以从主分片或副本分片中读取。通过适当的副本配置和一致性级别设置,可以确保在并发读写操作下保持数据的一致性
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