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問題列表和答案來自國外部落格（原文答案不準確，有錯誤），為避免誤導，我對每個問題做了屬於自己的理解和解答。

問題都非常基礎，文章有點長，但請你耐心把它看完，期望對你的 Elastic 求職有所幫助！

1、簡要介紹一下Elasticsearch？

嚴謹起見，如下一段話直接拷貝官方網站：https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/

Elasticsearch 是一個分散式、RESTful 風格的搜尋和資料分析引擎，能夠解決不斷湧現出的各種用例。作為 Elastic Stack 的核心，它集中儲存您的資料，幫助您發現意料之中以及意料之外的情況。

ElasticSearch 是基於Lucene的搜尋伺服器。它提供了一個分散式多使用者能力的全文搜尋引擎，基於RESTful web介面。Elasticsearch是用Java開發的，並作為Apache許可條款下的開放原始碼釋出，是當前流行的企業級搜尋引擎。

核心特點如下：

• 分散式的實時檔案儲存，每個欄位都被索引且可用於搜尋。
• 分散式的實時分析搜尋引擎，海量資料下近實時秒級響應。
• 簡單的restful api，天生的相容多語言開發。
• 易擴充套件，處理PB級結構化或非結構化資料。

2、 您能否說明當前可下載的穩定Elasticsearch版本？

Elasticsearch 當前最新版本是7.10（2020年11月21日）。

為什麼問這個問題？ES 更新太快了，應聘者如果瞭解並使用最新版本，基本能說明他關注 ES 更新。甚至從更廣維度講，他關注技術的迭代和更新。

但，不信你可以問問，很多求職者只知道用了 ES，什麼版本一概不知。

3、安裝 Elasticsearch 需要依賴什麼元件嗎？

ES 早期版本需要JDK，在7.X版本後已經集成了 JDK，已無需第三方依賴。

4、您能否分步介紹如何啟動 Elasticsearch 伺服器？

啟動方式有很多種，一般 bin 路徑下

./elasticsearch-d

就可以後臺啟動。

開啟瀏覽器輸入 http://ES IP:9200 就能知道叢集是否啟動成功。

如果啟動報錯，日誌裡會有詳細資訊，逐條核對解決就可以。

5、能列出 10 個使用 Elasticsearch 作為其搜尋引擎或資料庫的公司嗎？

這個問題，銘毅本來想刪掉。但仔細一想，至少能看出求職者的視野夠不夠開闊。

參與過 Elastic中文社群活動或者經常關注社群動態的就知道，公司太多了，列舉如下（排名不分先後）：

• 阿里
• 騰訊
• 百度
• 京東
• 美團
• 小米
• 滴滴
• 攜程
• 今日頭條
• 貝殼找房
• 360
• IBM
• 順豐快遞

幾乎我們能想到的網際網路公司都在使用 Elasticsearch。

關注 TOP 網際網路公司的相關技術的動態和技術部落格，也是一種非常好的學習方式。

6、 解釋一下Elasticsearch Cluster？

Elasticsearch 叢集是一組連線在一起的一個或多個 Elasticsearch 節點例項。

Elasticsearch 叢集的功能在於在叢集中的所有節點之間分配任務，進行搜尋和建立索引。

7、解釋一下 Elasticsearch Node？

節點是 Elasticsearch 的例項。實際業務中，我們會說：ES叢集包含3個節點、7個節點。

這裡節點實際就是：一個獨立的 Elasticsearch 程序，一般將一個節點部署到一臺獨立的伺服器或者虛擬機器、容器中。

不同節點根據角色不同，可以劃分為：

• 主節點

幫助配置和管理在整個叢集中新增和刪除節點。

• 資料節點

儲存資料並執行諸如CRUD（建立/讀取/更新/刪除）操作，對資料進行搜尋和聚合的操作。

• 客戶端節點（或者說：協調節點） 將叢集請求轉發到主節點，將與資料相關的請求轉發到資料節點

• 攝取節點

用於在索引之前對文件進行預處理。

8、解釋一下 Elasticsearch叢集中的 索引的概念 ？

Elasticsearch 叢集可以包含多個索引，與關係資料庫相比，它們相當於資料庫表

其他類別概念，如下表所示，點到為止。

9、解釋一下 Elasticsearch 叢集中的 Type 的概念 ？

5.X 以及之前的 2.X、1.X 版本 ES支援一個索引多個type的，舉例 ES 6.X 中的Join 型別在早期版本實際是多 Type 實現的。

在6.0.0 或 更高版本中建立的索引只能包含一個 Mapping 型別。

Type 將在Elasticsearch 7.0.0中的API中棄用，並在8.0.0中完全刪除。

很多人好奇為什麼刪除？看這裡：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/removal-of-types.html

10、你能否在 Elasticsearch 中定義對映？

對映是定義文件及其包含的欄位的儲存和索引方式的過程。

例如，使用對映定義：

• 哪些字串欄位應該定義為 text 型別。

• 哪些欄位應該定義為：數字，日期或地理位置 型別。

• 自定義規則來控制動態新增欄位的型別。

11、Elasticsearch的 文件是什麼？

文件是儲存在 Elasticsearch 中的 JSON 文件。它等效於關係資料庫表中的一行記錄。

12、解釋一下 Elasticsearch 的 分片？

當文件數量增加，硬碟容量和處理能力不足時，對客戶端請求的響應將延遲。

在這種情況下，將索引資料分成小塊的過程稱為分片，可改善資料搜尋結果的獲取。

13、定義副本、建立副本的好處是什麼？

副本是 分片的對應副本，用在極端負載條件下提高查詢吞吐量或實現高可用性。

所謂高可用主要指：如果某主分片1出了問題，對應的副本分片1會提升為主分片，保證叢集的高可用。

14、請解釋在 Elasticsearch 叢集中新增或建立索引的過程？

要新增新索引，應使用建立索引 API 選項。建立索引所需的引數是索引的配置Settings，索引中的欄位 Mapping 以及索引別名 Alias。

也可以通過模板 Template 建立索引。

15、在 Elasticsearch 中刪除索引的語法是什麼？

可以使用以下語法刪除現有索引：

DELETE<index_name>

支援萬用字元刪除：

DELETEmy_*

16、在 Elasticsearch 中列出叢集的所有索引的語法是什麼？

GET_cat/indices

17、在索引中更新 Mapping 的語法？

PUTtest_001/_mapping
{
"properties":{
"title":{
"type":"keyword"
}
}
}

18、在Elasticsearch中 按 ID檢索文件的語法是什麼？

GETtest_001/_doc/1

19、解釋 Elasticsearch 中的相關性和得分？

當你在網際網路上搜索有關 Apple 的資訊時。它可以顯示有關水果或蘋果公司名稱的搜尋結果。

• 你可能要線上購買水果，檢查水果中的食譜或食用水果，蘋果對健康的好處。

• 你也可能要檢查Apple.com，以查詢該公司提供的最新產品範圍，檢查評估公司的股價以及最近6個月，1或5年內該公司在納斯達克的表現。

同樣，當我們從 Elasticsearch 中搜索文件（記錄）時，你會對獲取所需的相關資訊感興趣。基於相關性，通過Lucene評分演算法計算獲得相關資訊的概率。

ES 會將相關的內容都返回給你，只是：計算得出的評分高的排在前面，評分低的排在後面。

計算評分相關的兩個核心因素是：詞頻和逆向文件頻率（文件的稀缺性）。

大體可以解釋為：單篇文件詞頻越高、得分越高；多篇文件某詞越稀缺，得分越高。

20、我們可以在 Elasticsearch 中執行搜尋的各種可能方式有哪些？

核心方式如下：

方式一：基於 DSL 檢索（最常用） Elasticsearch提供基於JSON的完整查詢DSL來定義查詢。

GET/shirts/_search
{
"query":{
"bool":{
"filter":[
{"term":{"color":"red"}},
{"term":{"brand":"gucci"}}
]
}
}
}

方式二：基於 URL 檢索

GET/my_index/_search?q=user:seina

方式三：類SQL 檢索

POST/_sql?format=txt
{
"query":"SELECT*FROMuint-2020-08-17ORDERBYitemidDESCLIMIT5"
}

功能還不完備，不推薦使用。

21、Elasticsearch 支援哪些型別的查詢？

查詢主要分為兩種型別：精確匹配、全文檢索匹配。

• 精確匹配，例如 term、exists、term set、 range、prefix、 ids、 wildcard、regexp、 fuzzy等。

• 全文檢索，例如match、match_phrase、multi_match、match_phrase_prefix、query_string 等

22、精準匹配檢索和全文檢索匹配檢索的不同？

兩者的本質區別：

• 精確匹配用於：是否完全一致？

舉例：郵編、身份證號的匹配往往是精準匹配。

• 全文檢索用於：是否相關？

舉例：類似B站搜尋特定關鍵詞如“馬保國 視訊”往往是模糊匹配，相關的都返回就可以。

23、請解釋一下 Elasticsearch 中聚合？

聚合有助於從搜尋中使用的查詢中收集資料，聚合為各種統計指標，便於統計資訊或做其他分析。聚合可幫助回答以下問題：

• 我的網站平均載入時間是多少？

• 根據交易量，誰是我最有價值的客戶？

• 什麼會被視為我網路上的大檔案？

• 每個產品類別中有多少個產品？

聚合的分三類：

主要檢視7.10 的官方文件，早期是4個分類，別大意啊！

• 分桶 Bucket 聚合

根據欄位值，範圍或其他條件將文件分組為桶（也稱為箱）。

• 指標 Metric 聚合

從欄位值計算指標（例如總和或平均值）的指標聚合。

• 管道 Pipeline 聚合

子聚合，從其他聚合（而不是文件或欄位）獲取輸入。

24、你能告訴我 Elasticsearch 中的資料儲存功能嗎？

Elasticsearch是一個搜尋引擎，輸入寫入ES的過程就是索引化的過程，資料按照既定的 Mapping 序列化為Json 文件實現儲存。

25、什麼是Elasticsearch Analyzer？

分析器用於文字分析，它可以是內建分析器也可以是自定義分析器。它的核心三部分構成如下圖所示：

推薦：Elasticsearch自定義分詞，從一個問題說開去