深入剖析elasticsearch面试题及答案

一、基础概念

1、什么是elasticsearch？

Elasticsearch（简称ES）是一个开源的分布式搜索引擎，能够从海量数据中快速搜索和查询数据。


// ES查询API示例
GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

2、elasticsearch的核心组件有哪些？

elasticsearch的核心组件包括：

（1）节点（node）：每个节点都是一个独立的elasticsearch服务器，负责存储和处理数据。

（2）索引（index）：每个索引都是具有一定相似度的文档的集合，比如日志索引、产品信息索引等。

（3）分片（shard）：每个索引可以被分成若干个分片，每个分片都是一个独立的lucene索引，即每个分片都是一个可被存储和查询的独立单元。

（4）副本（replica）：每个分片可以有多个副本，用于提高搜索的可用性和性能。


// 创建索引、文档示例
PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {"type": "text"},
      "content": {"type": "text"}
    }
  }
}

PUT /my_index/_doc/1
{
  "title": "Elasticsearch初探",
  "content": "探寻分布式搜索引擎的未来"
}

3、什么是mapping？

mapping指的是定义索引的结构、字段类型和属性。它定义了索引中每个字段的类型，字符串是否分词、数值是否存储等细节，以及字段的相关属性和分析器等。


// mapping示例
PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {"type": "text", "analyzer": "ik_smart"},
      "content": {"type": "text", "analyzer": "ik_smart"},
      "views": {"type": "integer"},
      "created_at": {"type": "date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"}
    }
  }
}

二、搜索查询

1、什么是Query DSL？

Query DSL是elasticsearch提供的查询语法，用于构建复杂、灵活的查询。它支持多种查询语句、聚合函数、排序等功能。


// Query DSL示例
GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"title": "Elasticsearch"}},
        {"match": {"content": "分布式"}}
      ],
      "filter": [
        {"range": {"views": {"gte": 1000}}},
        {"range": {"created_at": {"gte": "2021-01-01", "lte": "2022-01-01"}}}
      ]
    }
  },
  "sort": [
    {"views": {"order": "desc"}},
    {"created_at": {"order": "asc"}}
  ],
  "aggs": {
    "views_stats": {"stats": {"field": "views"}}
  }
}

2、什么是match和term查询？它们有什么区别？

match查询是进行全文检索的查询，可以匹配被分词的文本，使用了elasticsearch的分词器进行处理。而term查询则是进行精确匹配的查询，不会被分词器处理。match查询支持模糊匹配，term查询不支持模糊匹配。


// match查询和term查询示例
GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {"title": "Elasticsearch入门"}
  }
}

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "term": {"title": "Elasticsearch入门"}
  }
}

3、什么是bool查询？有哪些参数可以控制bool查询的行为？

bool查询允许将多个查询语句组合在一起。它包含must、must_not、should、filter四个参数。其中，must表示必须完全匹配才能返回结果；must_not表示必须不匹配才能返回结果；should表示至少匹配一个语句才能返回结果；filter则是只要满足条件就会被返回，但不会计算评分。

bool查询还有一些参数，例如minimum_should_match（要求至少匹配几个should语句）、boost（提高某个语句的权重）等。


// bool查询示例
GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"title": "Elasticsearch"}},
        {"match": {"content": "分布式"}}
      ],
      "filter": [
        {"range": {"views": {"gte": 1000}}},
        {"range": {"created_at": {"gte": "2021-01-01", "lte": "2022-01-01"}}}
      ]
    }
  }
}

三、聚合分析

1、什么是聚合函数？elasticsearch支持哪些聚合函数？

聚合函数是用于对文档进行分组、统计、筛选等操作的函数。elasticsearch支持的聚合函数包括：avg、sum、min、max、cardinality、percentiles、terms等。


// 聚合函数示例
GET /my_index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "views_stats": {"stats": {"field": "views"}},
    "views_percentiles": {"percentiles": {"field": "views"}},
    "title_count": {"cardinality": {"field": "title"}},
    "tag_aggs": {"terms": {"field": "tag"}}
  }
}

2、什么是bucket聚合？elasticsearch支持哪些bucket聚合？

bucket聚合是一种分组聚合，将文档分组放置在不同的桶中，并基于桶内的数据进行聚合。elasticsearch支持的bucket聚合包括：terms、date_histogram、ip_range、range等。


// bucket聚合示例
GET /my_index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "views_histogram": {"date_histogram": {"field": "created_at", "interval": "1M"}, "aggs": {"views_stats": {"stats": {"field": "views"}}}},
    "tag_count": {"cardinality": {"field": "tag"}},
    "views_ranges": {"range": {"field": "views", "ranges": [{"to": 100}, {"from": 100, "to": 1000}, {"from": 1000}]}}
  }
}

3、什么是pipeline聚合？elasticsearch支持哪些pipeline聚合？

pipeline聚合依赖于前面的bucket聚合，利用前面的桶对数据进行统计、计算等操作，并生成新的桶。elasticsearch支持的pipeline聚合包括：avg_bucket、sum_bucket、derivative、cumulative_sum、bucket_selector等。


// pipeline聚合示例
GET /my_index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "views_histogram": {"date_histogram": {"field": "created_at", "interval": "1M"}, "aggs": {"views_sum": {"sum": {"field": "views"}}}},
    "views_derivatives": {"derivative": {"buckets_path": "views_sum"}}
  }
}

四、性能优化

1、如何提高elasticsearch的查询性能？

提高elasticsearch的查询性能可以从以下几个方面入手：

（1）选择合适的硬件条件，包括CPU、内存、磁盘等；

（2）配置适当的分片和副本，避免数据过度分散和重复；

（3）优化查询语句，避免使用昂贵的查询语句、合理使用bool查询等；

（4）使用缓存，例如elasticsearch内置的缓存和外部缓存等；

（5）定期清理过期数据，删除不必要的索引和文档等。

2、如何提高elasticsearch的数据写入性能？

提高elasticsearch的数据写入性能可以从以下几个方面入手：

（1）配置适当的bulk大小，减少网络传输时间；

（2）选择合适的索引策略，包括refresh_interval、number_of_replicas、translog等；

（3）使用Ingest节点处理预处理数据，例如解析数据和添加时间戳等；

（4）合理使用routing策略，避免数据过度分散和重复写入；

（5）避免使用分布式锁，使用乐观锁代替。

3、如何避免elasticsearch的故障？

避免elasticsearch的故障可以从以下几个方面入手：

（1）选择合适的硬件条件，避免磁盘故障、网卡故障等；

（2）备份数据和日志，保证数据的可恢复性；

（3）配置自动化监控和告警，及时发现和解决问题；

（4）进行应急测试和演练，保证应对突发情况的能力；

（5）定期升级elasticsearch版本，修复已知的安全和性能问题等。

五、小结

以上就是elasticsearch面试题及答案的详细阐述。深入掌握elasticsearch的基础概念、搜索查询、聚合分析和性能优化等方面的知识，将有助于我们更好地理解和使用elasticsearch。

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