ElasticSearch常见面试题

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什么是ElasticSearch?

Elasticsearch 之(2)Elasticsearch核心概念_vincent-CSDN博客_elasticsearch核心概念

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎。它提供了具有HTTP Web界面和无架构JSON文档的分布式,多租户能力的全文搜索引擎。Elasticsearch是用Java开发的,根据Apache许可条款作为开源发布。

Lucene工作原理

  1. Lucene 是一个 JAVA 搜索类库,它本身并不是一个完整的解决方案,需要额外的开发工作。
  2. Document文档存储、文本搜索。
  3. Index索引,聚合检索。
  4. Analyzer分词器,如IKAnalyzer、word分词、Ansj、Stanford等
  5. 大数据搜索引擎解决方案原理
  6. NoSQL的兴起(Redis、MongoDB、Memecache)

ElasticSearch常见面试题

ElasticSearch的特点

(1)可以作为一个大型分布式集群(数百台服务器)技术,处理PB级数据,服务大公司;也可以运行在单机上,服务小公司

(2)Elasticsearch不是什么新技术,主要是将全文检索、数据分析以及分布式技术,合并在了一起,才形成了独一无二的ES;lucene(全文检索),商用的数据分析软件(也是有的),分布式数据库(mycat)

(3)对用户而言,是开箱即用的,非常简单,作为中小型的应用,直接3分钟部署一下ES,就可以作为生产环境的系统来使用了,数据量不大,操作不是太复杂

(4)数据库的功能面对很多领域是不够用的(事务,还有各种联机事务型的操作);特殊的功能,比如全文检索,同义词处理,相关度排名,复杂数据分析,海量数据的近实时处理;Elasticsearch作为传统数据库的一个补充,提供了数据库所不不能提供的很多功能

关系型数据库和ElasticSearch对比

属性关系型数据库ElasticSearch
DBIndex
TableIndex Type
约束ConstraintID

ElasticSearch中的集群、节点、索引、文档、类型是什么?

  • 群集是一个或多个节点(服务器)的集合,它们共同保存您的整个数据,并提供跨所有节点的联合索引和搜索功能。群集由唯一名称标识,默认情况下为“elasticsearch”。此名称很重要,因为如果节点设置为按名称加入群集,则该节点只能是群集的一部分。
  • 节点是属于集群一部分的单个服务器。它存储数据并参与群集索引和搜索功能。
  • 索引就像关系数据库中的“数据库”。它有一个定义多种类型的映射。索引是逻辑名称空间,映射到一个或多个主分片,并且可以有零个或多个副本分片。 MySQL =>数据库 ElasticSearch =>索引
  • 文档类似于关系数据库中的一行。不同之处在于索引中的每个文档可以具有不同的结构(字段),但是对于通用字段应该具有相同的数据类型。 MySQL => Databases => Tables => Columns / Rows ElasticSearch => Indices => Types =>具有属性的文档
  • 类型是索引的逻辑类别/分区,其语义完全取决于用户。

ElasticSearch的核心概念

(1)Near Realtime(NRT):近实时,两个意思,从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟(大概1秒);基于es执行搜索和分析可以达到秒级
(2)Cluster:集群,包含多个节点,每个节点属于哪个集群是通过一个配置(集群名称,默认是elasticsearch)来决定的,对于中小型应用来说,刚开始一个集群就一个节点很正常

(3)Node:节点,集群中的一个节点,节点也有一个名称(默认是随机分配的),节点名称很重要(在执行运维管理操作的时候),默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群,如果直接启动一堆节点,那么它们会自动组成一个elasticsearch集群,当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群
(4)Document&field:文档,es中的最小数据单元,一个document可以是一条客户数据,一条商品分类数据,一条订单数据,通常用JSON数据结构表示,每个index下的type中,都可以去存储多个document。一个document里面有多个field,每个field就是一个数据字段。
product document

(5)Index:索引,包含一堆有相似结构的文档数据,比如可以有一个客户索引,商品分类索引,订单索引,索引有一个名称。一个index包含很多document,一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index,商品索引,里面可能就存放了所有的商品数据,所有的商品document。
(6)Type:类型,每个索引里都可以有一个或多个type,type是index中的一个逻辑数据分类,一个type下的document,都有相同的field,比如博客系统,有一个索引,可以定义用户数据type,博客数据type,评论数据type。

(7)shard:单台机器无法存储大量数据,es可以将一个索引中的数据切分为多个shard,分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展,存储更多数据,让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行,提升吞吐量和性能。每个shard都是一个lucene index。

(8)replica:任何一个服务器随时可能故障或宕机,此时shard可能就会丢失,因此可以为每个shard创建多个replica副本。replica可以在shard故障时提供备用服务,保证数据不丢失,多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard(建立索引时一次设置,不能修改,默认5个),replica shard(随时修改数量,默认1个),默认每个索引10个shard,5个primary shard,5个replica shard,最小的高可用配置,是2台服务器。
ElasticSearch常见面试题

解释一下 Elasticsearch Node?

节点是 Elasticsearch 的实例。实际业务中,我们会说:ES 集群包含 3 个点、7 个节点。这里节点实际就是:一个独立的 Elasticsearch 进程,一般将一个节点部署到 一台独立的服务器或者虚拟机、容器中。

不同节点根据角色不同,可以划分为:

主节点

帮助配置和管理在整个集群中添加和删除节点。

数据节点

存储数据并执行诸如 CRUD(创建/读取/更新/删除)操作,对数据进行搜索和聚合的操作。

1、 客户端节点(或者说:协调节点)

将集群请求转发到主节点,将与数据相关的请求转发到数据节点。

2、 摄取节点

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