ElasticSearch集群优化与倒排索引解析
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更新于2024-08-05
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"Elasticsearch面试题 30道.pdf"
在Elasticsearch的面试中,面试官通常会关注应聘者对Elasticsearch的理解、实际应用经验以及优化技巧。以下是基于题目给出的部分内容,对相关知识点的详细说明:
1. 集群架构与规模:面试官询问的是公司的Elasticsearch集群配置,包括节点数量、索引结构、分片设置以及调优方法。例如,一个13节点的集群,20多个按日期划分的索引,每个索引有10个分片,每天处理1亿以上的数据,每个通道的日索引大小控制在150GB以内。这涉及到如何根据业务需求规划索引和分片,以及如何管理数据增长。
2. 索引设计与调优:
- 基于日期的模板和rollover API用于动态创建新索引,便于管理大量日志或时间序列数据。
- 使用别名进行索引操作,方便在不中断服务的情况下切换或管理索引。
- 定时执行force_merge以减少 segments 数量,节省存储空间。
- 冷热数据分离,热数据存储在SSD以提升检索速度,冷数据通过shrink操作减小存储占用。
- 使用Curator工具管理索引生命周期,自动化删除、备份等任务。
- 针对字段特性设定合适的分词器和mapping,如仅对需要分词的字段进行分词,不需检索的字段设为not_analyzed。
3. 写入优化:
- 在写入前临时将副本数设为0,降低写入负载。
- 关闭refresh_interval以提高写入性能,禁用自动刷新。
- 使用bulk API批量写入,减少网络通信次数。
- 写入完成后恢复副本数和刷新间隔,确保数据实时可搜索。
- 尽可能使用系统自动生成的ID,避免自定义ID带来的冲突问题。
4. 查询优化:
- 避免使用性能较差的wildcard查询。
- 控制terms查询的数量,避免大规模的terms查询导致性能下降。
- 利用keyword类型提升查询效率,对于不需要全文搜索的字段,使用keyword类型存储。
- 在大量数据情况下,先根据时间范围缩小索引范围再进行查询。
- 设定合理的路由机制,分散查询负载。
5. 其他调优:
- 部署层面的优化,如合理分配硬件资源,使用适当的网络配置等。
- 业务层面的优化,比如查询优化、索引结构优化、数据预处理等。
6. 倒排索引理解:
- 倒排索引是一种快速查找文档中包含特定词汇的数据结构。它通过记录每个词在哪几个文档中出现,来加速搜索过程。不同于正向索引(记录文档包含哪些词),倒排索引允许O(1)的时间复杂度进行搜索,极大地提高了检索效率。
这些知识点不仅体现了对Elasticsearch基础概念的掌握,还展示了在实际工作中的应用和优化能力。在面试中,能够详细阐述这些方面,将有助于展示个人的专业技能和实践经验。
2021-09-26 上传
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