Java面试系列-ElasticSearch面试题20道，文档，索引，搜索，聚合，分词器，集群管理，索引模版，数据备份和恢复，安全机制，集群扩展，实时搜索，索引生命周期，节点发现，批量操作，基本架构

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1. Elasticsearch的基本架构是什么？

答案：
Elasticsearch的基本架构包括以下几个主要组件：

• Node：一个Elasticsearch实例，可以是集群的一部分。
• Cluster：一组节点，协同工作以提供扩展性和高可用性。
• Index：文档的集合，类似于关系数据库中的表。
• Type：已废弃的概念，以前用于表示索引中的不同文档类型。
• Document：索引中的基本单位，类似于关系数据库中的行。
• Shard：索引的物理划分，每个索引可以有多个分片。
• Replica：分片的副本，用于提高可用性和查询性能。

2. Elasticsearch中的Shard和Replica是如何工作的？

答案：

• Shard：每个索引可以分为多个分片，每个分片是一个独立的Lucene索引。分片可以分布在整个集群的节点上，实现水平扩展。
• Replica：每个分片可以有多个副本，副本用于提高可用性和查询性能。如果主分片不可用，副本可以提升为主分片。
• 作用：分片用于扩展存储和查询能力，副本用于提高可用性和读取性能。

3. Elasticsearch中的文档是如何存储的？

答案：

• 倒排索引：Elasticsearch使用倒排索引存储文档，倒排索引将文档中的词映射到包含这些词的文档列表。
• 字段存储：文档的原始内容可以存储在字段中，用于检索和显示。
• 分词器：文档在存储前会被分词器处理，生成词条，用于构建倒排索引。

4. Elasticsearch中的索引是如何创建的？

答案：

• API：通过REST API或客户端库创建索引。
• 映射：创建索引时可以指定映射（mapping），定义字段的数据类型和属性。
• 设置：可以设置索引的分片数和副本数等属性。

示例代码：

PUT /my-index
{
   
  "settings": {
   
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 2
  },
  "mappings": {
   
    "properties": {
   
      "title": {
    "type": "text" },
      "date": {
    "type": "date" }
    }
  }
}

5. Elasticsearch中的搜索是如何工作的？

答案：

• 查询解析：查询请求被解析成内部查询结构。
• 分片查询：查询请求被分发到所有相关的分片。
• 结果合并：每个分片返回的结果被合并，生成最终的搜索结果。
• 评分：使用TF-IDF等算法对文档进行评分，按评分排序。

6. Elasticsearch中的聚合是如何工作的？

答案：

• 聚合：聚合操作用于对搜索结果进行统计分析，如计数、求和、平均值等。
• 分片聚合：聚合操作在每个分片上独立执行，结果被合并。
• 桶和度量：聚合可以分为桶聚合（如terms、range）和度量聚合（如avg、sum）。

示例代码：

GET /my-index/_search
{
   
  "size": 0,
  "aggs": {
   
    "by_category": {
   
      "terms": {
   
        "field": "category"
      }
    }
  }