Elasticsearch最新2021年面试题附答案解析，大汇总.md

### Elasticsearch 最新面试题知识点详解 #### 1. Elasticsearch 搜索过程详解 Elasticsearch 的搜索过程被细致地划分为两个主要阶段：“query then fetch”。 - **Query 阶段**： - 目的：定位到匹配文档的位置，但并不立即取出数据。 - 过程： - 当一个索引数据分布在多个分片上时，例如包含5个主分片和1个副本分片，那么共有10个分片。 - 一次查询请求可能会命中其中任意一个分片（主分片或副本分片）。 - 每个被命中的分片会在本地执行查询，并将结果存储在一个有序的优先队列中。 - 随后，这些分片的结果会被发送回最初的协调节点，该节点负责合并这些结果并生成一个全局的排序列表。 - **Fetch 阶段**： - 目的：根据 Query 阶段得到的结果实际取出数据。 - 过程： - 协调节点根据 Query 阶段得到的全局排序列表，向包含匹配文档的所有分片发送请求。 - 分片收到请求后，将实际的文档内容返回给协调节点。 - 最终，协调节点将这些文档内容组合在一起，并将最终结果返回给客户端。 #### 2. Beats 如何与 Elasticsearch 结合使用 Beats 是一种轻量级的数据采集工具，主要用于收集和发送服务器日志和监控数据至 Elasticsearch 或 Logstash 进行处理。 - **应用场景**： - **审计数据**：系统审计记录，如登录尝试和权限变更。 - **日志文件**：应用程序日志、系统日志等。 - **云数据**：云服务产生的各种指标数据。 - **网络流量**：网络设备产生的流量数据。 - **Windows 事件日志**：Windows 系统的事件日志。 - **结合方式**： - Beats 可以直接将数据发送到 Elasticsearch，适用于简单的数据传输需求。 - 对于需要复杂处理或过滤的数据，可以先通过 Logstash 处理后再送入 Elasticsearch。 - 使用 Kibana 可视化工具对收集的数据进行查看和分析。 #### 3. Elasticsearch 分片概念解释 Elasticsearch 通过分片机制来提升系统的可扩展性和性能。 - **定义**： - 分片是索引中的数据逻辑划分单元。 - 当单个节点无法处理大量的数据或需要提高并发查询的能力时，可以将索引数据分割成多个分片。 - 每个分片都是一个独立的 Lucene 索引。 - **优势**： - **水平扩展**：允许将数据分布到多台机器上，从而实现水平扩展。 - **负载均衡**：通过复制和分发数据，可以更好地利用集群中的资源。 - **高可用性**：通过创建分片副本，即使部分节点失败也能保持数据的可用性。 #### 4. 精确匹配检索与全文检索匹配的区别 Elasticsearch 支持两种不同的检索方式：精确匹配检索和全文检索匹配。 - **精确匹配检索**： - 目的：确定查询项与文档内容是否完全一致。 - 示例：邮政编码、身份证号码等精确值的匹配。 - **全文检索匹配**： - 目的：判断查询项与文档内容的相关性。 - 示例：搜索引擎中的关键词搜索，如“马保国视频”，返回与关键词相关的所有结果。 #### 5. 当前可下载的稳定 Elasticsearch 版本 截至2020年11月21日，Elasticsearch 的最新稳定版本是 7.10。 - **意义**： - 询问此问题可以帮助了解应聘者是否关注技术更新。 - 表明应聘者是否紧跟 Elasticsearch 的发展，这通常意味着他们具备一定的主动学习能力和技术敏感度。 #### 6. Elasticsearch 中的 Explore API 解释 Explore API 与 Graph 插件相关，属于收费功能。 - **功能简介**： - 用于图形数据的探索和查询。 - 具体使用方法需查阅官方文档。 - 实际开发中，这类高级功能往往需要现用现学。 #### 7. Elasticsearch 集群架构与调优策略 - **架构描述**： - 例如，一个典型的 Elasticsearch 集群可能包含 13 个节点，支持 20+ 不同类型的索引。 - 每天新增索引数量为 20+，每个索引包含 10 个分片。 - 每天新增数据量达 1 亿条以上，每条数据的平均大小控制在 150GB 以内。 - **调优策略**： - **索引设计调优**： - 使用基于日期的索引模板，并结合 rollover API 实现索引滚动。 - 利用别名进行索引管理。 - 定期执行 force_merge 操作以优化磁盘空间。 - 实施冷热数据分离，将热点数据放置在 SSD 上。 - 使用 curator 工具进行索引的生命周期管理。 - 合理配置分词器，优化文本检索效率。 - 在 Mapping 阶段精细规划字段属性，如是否需要存储或检索等。 - **写入调优**： - 写入前将副本数设置为 0，以减少写入延迟。 - 关闭 refresh_interval 设置，禁用实时刷新机制。 - 使用 bulk API 执行批量写入操作。 - 写入完成后恢复正常的副本数和刷新间隔。 - 尽可能使用自动生成的文档 ID。 - **查询调优**： - 禁用 wildcard 查询以避免全表扫描。 - 减少大量 terms 查询的使用。 - 充分利用倒排索引机制，合理设置字段类型。 - 在数据量大的情况下，先基于时间筛选出目标索引。 - 设置合理的路由策略。 - **其他调优**： - 节点和集群级别的部署调优。 - 业务逻辑上的优化措施。 #### 8. X-Pack 命令应用示例 随着 Elasticsearch 7.1 版本之后的安全特性免费化，X-Pack 中的一些命令变得更为常用。 - **应用示例**： - `setup-passwords`：用于设置或重置 Elasticsearch 用户密码。 - `enroll`：帮助用户注册并加入 Elasticsearch 的订阅计划。 - `status`：显示 X-Pack 的运行状态和配置信息。 - `start` 和 `stop`：分别用于启动和停止 X-Pack 的服务。 以上是对给定文件中知识点的详细解释和扩展，旨在帮助读者更深入地理解 Elasticsearch 的核心概念和实际应用场景。