Java面试系列-ElasticSearch面试题20道，文档，索引，搜刮，聚合，分词器，
Gitee链接地址，发起收藏，后续我会对专栏进行整理，每篇文章进行校正和调整，然后同一存放在gitee仓库中1. Elasticsearch的根本架构是什么？
答案：
Elasticsearch的根本架构包括以下几个主要组件：
[*]Node：一个Elasticsearch实例，可以是集群的一部门。
[*]Cluster：一组节点，协同工作以提供扩展性和高可用性。
[*]Index：文档的聚集，类似于关系数据库中的表。
[*]Type：已废弃的概念，从前用于表现索引中的差别文档范例。
[*]Document：索引中的根本单元，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，用于进步可用性和查询性能。
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，副本用于进步可用性和查询性能。如果主分片不可用，副本可以提拔为主分片。
[*]作用：分片用于扩展存储和查询能力，副本用于进步可用性和读取性能。
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），定义字段的数据范例和属性。
[*]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中的搜刮是如何工作的？
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，生成最终的搜刮结果。
[*]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：聚合操作用于对搜刮结果进行统计分析，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实行，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"
}
}
}
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