Java面试系列-ElasticSearch面试题20道，文档，索引，搜刮，聚合，分词器， ...

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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：

1. PUT /my-index
2. {
3.    
4.   "settings": {
5.    
6.     "number_of_shards": 3,
7.     "number_of_replicas": 2
8.   },
9.   "mappings": {
10.    
11.     "properties": {
12.    
13.       "title": {
14.     "type": "text" },
15.       "date": {
16.     "type": "date" }
17.     }
18.   }
19. }

复制代码

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：

1. GET /my-index/_search
2. {
3.    
4.   "size": 0,
5.   "aggs": {
6.    
7.     "by_category": {
8.    
9.       "terms": {
10.    
11.         "field": "category"
12.       }
13.     }
14.   }

复制代码

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