Elasticsearch面试必备：高级面试题与答案解析

Elasticsearch面试题知识点总结 Elasticsearch是一款流行的搜索和数据分析引擎，广泛应用于各个领域。以下是根据给定文件信息生成的相关知识点总结： **倒排索引** 倒排索引是Elasticsearch搜索引擎的核心机制，它通过词典和映射表实现对文档的快速检索。传统的检索方式是通过文章逐个遍历找到对应关键词的位置，而倒排索引则是通过分词策略，形成了词和文章的映射关系表。这种词典+映射表即为倒排索引。倒排索引的优点是实现了o（1）时间复杂度的效率检索文章，极大的提高了检索效率。 在Elasticsearch中，倒排索引的底层实现是基于FST（Finite State Transducer）数据结构。FST有两个优点：空间占用小、查询速度快。FST通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间，并且具有O(len(str))的查询时间复杂度。 **Elasticsearch部署优化** 在部署Elasticsearch时，对Linux的设置有多种优化方法： 1. 关闭缓存swap，以避免swap分区occupy太多内存。 2. 设置堆内存为Min（节点内存/2,32GB），以避免堆内存溢出。 3. 设置最大文件句柄数，以避免文件句柄溢出。 4. 线程池+队列大小根据业务需要做调整，以避免线程池溢出。 5. 磁盘存储raid方式，可以使用RAID10，增加单节点性能以及避免单节点存储故障。 **Elasticsearch索引文档过程** Elasticsearch索引文档过程是指文档写入ES，创建索引的过程。文档写入包含单文档写入和批量bulk写入。单文档写入流程包括： 1. 客户端将文档发送到Elasticsearch节点。 2. Elasticsearch节点将文档解析成JSON格式。 3. Elasticsearch节点将JSON格式的文档转换成Lucene文档。 4. Lucene文档被写入到索引中。 在这个过程中，Elasticsearch使用倒排索引机制来快速检索文档。同时，Elasticsearch还提供了批量bulk写入功能，以提高写入效率。 **其他知识点** 1. Elasticsearch支持多种数据类型，包括字符串、数字、日期、布尔值等。 2. Elasticsearch支持多种查询方式，包括Term Query、Phrase Query、Match Query等。 3. Elasticsearch支持聚合查询，包括sum、avg、max、min等聚合函数。 Elasticsearch是一款功能强大且灵活的搜索引擎，广泛应用于各个领域。了解Elasticsearch的基本概念和机制对于开发和运维Elasticsearch集群至关重要。