数据库面试题-ElasticSearch
- 1、ElasticSearch是什么？
- 2、谈谈ElasticSearch分词与倒排索引的原理？
- 3、说说ElasticSearch分段存储的思想？
- 4、说说你对ElasticSearch段合并的策略思想的认识？
- 5、知道什么是文本相似度TF-IDF吗？
- 6、说说ElasticSearch写索引的逻辑？
- 7、说说ElasticSearch集群中搜索数据的过程？
- 8、说说ElasticSearch深翻页的问题及解决？
- 9、ElasticSearch如何进行性能优化？
- 10、ElasticSearch查询优化手段有哪些？
- 11、ElasticSearch是如何实现master选举的？
- 12、ElasticSearch索引数据量大增时如何调优和部署？
- 13、集群、节点、索引、文档、类型是什么？
- 14、ElasticSearch中的分片是什么？
- 15、ElasticSearch中的副本是什么？
- 16、ElasticSearch中的分析器是什么？
- 17、ElasticSearch中的过滤器是什么？
- 18、索引和存储的用途是什么？
1、ElasticSearch是什么？
ElasticSearch是一个开源的、RESTful的、分布式搜索和数据分析引擎，能够处理大规模数据的搜索、分析和存储。
2、谈谈ElasticSearch分词与倒排索引的原理？
ElasticSearch通过分词（Tokenization）将文本拆分成一系列易于搜索的关键词（Token），这个过程涉及文本预处理、分割和规范化。接着利用倒排索引（Inverted Index）来存储每个关键词对应的文档列表，实现快速、高效的搜索。倒排索引记录了关键词出现在哪些文档中，以及它们在文档中的位置，从而在搜索时能迅速找到包含特定关键词的所有文档。
3、说说ElasticSearch分段存储的思想？
ElasticSearch采用分段（Segment）存储的思想，将倒排索引分为多个较小的、不可变的分段，每个分段独立存储一部分数据。新索引的数据首先被写入内存，然后定期刷新到磁盘上形成新的分段。这些分段可以被单独压缩和优化，并且在搜索时并行处理，提高了搜索效率。随着时间的推移，后台进程会合并这些分段来优化存储结构和搜索性能。
4、说说你对ElasticSearch段合并的策略思想的认识？
ElasticSearch的段合并策略旨在通过定期合并小的分段来优化搜索效率和减少存储空间的使用。这个过程涉及将多个小分段合井成一个较大的分段，同时清理已删除或更新的文档的空间。合并策略既考虑了合并操作对即时搜索性能的影响&#
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