Elasticsearch面试实战：30道经典问题及索引优化策略

Elasticsearch 面试题库中包含了多个深入且实用的问题，旨在考察应聘者的理论知识和实践经验。面试官主要关注以下几个方面： 1. 集群架构与规模管理: 了解应聘者对公司内部ES集群的构建情况，包括节点数量（如13个节点）、索引的数量和分片设置（例如，20+索引，每个索引有10个分片，每日新增数据量达到1亿+），以及如何进行规模规划和优化。索引管理的关键在于采用日期模板创建索引、使用别名、定时force_merge操作、冷热数据分离、Curator进行生命周期管理和合理设置分词器。 2. 写入调优: 询问应聘者如何在写入阶段优化性能，比如设置写入前的副本数为0、禁用refresh_interval以减少数据同步、使用bulk批量写入、恢复写后设置等，以及使用自动生成的ID。 3. 查询优化: 考察对倒排索引的理解，解释它是如何通过分词策略建立词与文档之间的映射关系，从而实现实时高效的检索。面试官还会关注禁用wildcard和批量terms查询，以及利用keyword类型提高检索速度，以及在大数据量情况下如何预设索引进行检索。 4. 其他调优：涉及部署优化、业务场景下的性能调整等，这显示了应聘者对整个Elasticsearch生态系统的全面理解，以及如何根据实际需求进行整体性能优化。 这些面试问题旨在评估候选人的技术深度、实践经验、问题解决能力和对Elasticsearch核心原理的掌握。对于应聘者来说，不仅要展示理论知识，还要能够提供具体的实施策略和案例，以证明他们在实际工作中的应用能力。