Java面试丨Elasticsearch常见面试题

一、ElasticSearch基础：

1、什么是Elasticsearch：

Elasticsearch 是基于 Lucene 的 Restful 的分布式实时全文搜索引擎，每个字段都被索引并可被搜索，可以快速存储、搜索、分析海量的数据。

全文检索是指对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置。当查询时，根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。

2、Elasticsearch 的基本概念：

（1）index 索引：索引类似于mysql 中的数据库，Elasticesearch 中的索引是存在数据的地方，包含了一堆有相似结构的文档数据。

（2）type 类型：类型是用来定义数据结构，可以认为是 mysql 中的一张表，type 是 index 中的一个逻辑数据分类

（3）document 文档：类似于 MySQL 中的一行，不同之处在于 ES 中的每个文档可以有不同的字段，但是对于通用字段应该具有相同的数据类型，文档是es中的最小数据单元，可以认为一个文档就是一条记录。

（4）Field 字段：Field是Elasticsearch的最小单位，一个document里面有多个field

（5）shard 分片：单台机器无法存储大量数据，es可以将一个索引中的数据切分为多个shard，分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。

（6）replica 副本：任何一个服务器随时可能故障或宕机，此时 shard 可能会丢失，因此可以为每个 shard 创建多个 replica 副本。replica可以在shard故障时提供备用服务，保证数据不丢失，多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard（建立索引时一次设置，不能修改，默认5个），replica shard（随时修改数量，默认1个），默认每个索引10个 shard，5个primary shard，5个replica shard，最小的高可用配置，是2台服务器。

3、什么是倒排索引：

在搜索引擎中，每个文档都有一个对应的文档 ID，文档内容被表示为一系列关键词的集合。例如，某个文档经过分词，提取了 20 个关键词，每个关键词都会记录它在文档中出现的次数和出现位置。那么，倒排索引就是 关键词到文档 ID 的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现了该关键词。有了倒排索引，搜索引擎可以很方便地响应用户的查询。

要注意倒排索引的两个重要细节：

· 倒排索引中的所有词项对应一个或多个文档

· 倒排索引中的词项 根据字典顺序升序排列

4、DocValues的作用：

倒排索引也是有缺陷的，假如我们需要对数据做一些聚合操作，比如排序/分组时，lucene内部会遍历提取所有出现在文档集合的排序字段，然后再次构建一个最终的排好序的文档集合list，这个步骤的过程全部维持在内存中操作，而且如果排序数据量巨大的话，非常容易就造成solr内存溢出和性能缓慢。

DocValues 就是 es 在构建倒排索引的同时，构建了正排索引，保存了docId到各个字段值的映射，可以看作是以文档为维度，从而实现根据指定字段进行排序和聚合的功能。

另外doc Values 保存在操作系统的磁盘中，当docValues大于节点的可用内存，ES可以从操作系统页缓存中加载或弹出，从而避免发生内存溢出的异常，docValues远小于节点的可用内存，操作系统自然将所有Doc Values存于内存中（堆外内存），有助于快速访问。

5、text 和 keyword类型的区别：

两个的区别主要分词的区别：keyword 类型是不会分词的，直接根据字符串内容建立倒排索引，keyword类型的字段只能通过精确值搜索到；Text 类型在存入 Elasticsearch 的时候，会先分词，然后根据分词后的内容建立倒排索引

6、什么是停顿词过滤：

7、query 和 filter 的区别？

二、ES的写入流程：

1、es 写数据的过程：

2、写数据的底层原理：

三、ES的更新和删除流程：

四、ES的搜索流程：

1、Query阶段：

2、Fetch阶段：

五、ES在高并发下如何保证读写一致性？

六、ES如何选举Master节点：

1、Elasticsearch 的分布式原理：

2、Elasticsearch 如何 选举 Master：

3、Elasticsearch 如何 选举 Master：

4、Elasticsearch是如何避免脑裂现象：

七、建立索引阶段性能提升方法：

八、ES的深度分页与滚动搜索scroll

 

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