深入剖析elasticsearch面試題及答案

一、基礎概念

1、什麼是elasticsearch？

Elasticsearch（簡稱ES）是一個開源的分布式搜索引擎，能夠從海量數據中快速搜索和查詢數據。

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

2、elasticsearch的核心組件有哪些？

elasticsearch的核心組件包括：

（1）節點（node）：每個節點都是一個獨立的elasticsearch服務器，負責存儲和處理數據。

（2）索引（index）：每個索引都是具有一定相似度的文檔的集合，比如日誌索引、產品信息索引等。

（3）分片（shard）：每個索引可以被分成若干個分片，每個分片都是一個獨立的lucene索引，即每個分片都是一個可被存儲和查詢的獨立單元。

（4）副本（replica）：每個分片可以有多個副本，用於提高搜索的可用性和性能。

// 創建索引、文檔示例
PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {"type": "text"},
      "content": {"type": "text"}
    }
  }
}

PUT /my_index/_doc/1
{
  "title": "Elasticsearch初探",
  "content": "探尋分布式搜索引擎的未來"
}

3、什麼是mapping？

mapping指的是定義索引的結構、字段類型和屬性。它定義了索引中每個字段的類型，字符串是否分詞、數值是否存儲等細節，以及字段的相關屬性和分析器等。

// 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、搜索查詢

1、什麼是Query DSL？

Query DSL是elasticsearch提供的查詢語法，用於構建複雜、靈活的查詢。它支持多種查詢語句、聚合函數、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、什麼是match和term查詢？它們有什麼區別？

match查詢是進行全文檢索的查詢，可以匹配被分詞的文本，使用了elasticsearch的分詞器進行處理。而term查詢則是進行精確匹配的查詢，不會被分詞器處理。match查詢支持模糊匹配，term查詢不支持模糊匹配。

// match查詢和term查詢示例
GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {"title": "Elasticsearch入門"}
  }
}

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

3、什麼是bool查詢？有哪些參數可以控制bool查詢的行為？

bool查詢允許將多個查詢語句組合在一起。它包含must、must_not、should、filter四個參數。其中，must表示必須完全匹配才能返回結果；must_not表示必須不匹配才能返回結果；should表示至少匹配一個語句才能返回結果；filter則是只要滿足條件就會被返回，但不會計算評分。

bool查詢還有一些參數，例如minimum_should_match（要求至少匹配幾個should語句）、boost（提高某個語句的權重）等。

// bool查詢示例
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、什麼是聚合函數？elasticsearch支持哪些聚合函數？

聚合函數是用於對文檔進行分組、統計、篩選等操作的函數。elasticsearch支持的聚合函數包括：avg、sum、min、max、cardinality、percentiles、terms等。

// 聚合函數示例
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、什麼是bucket聚合？elasticsearch支持哪些bucket聚合？

bucket聚合是一種分組聚合，將文檔分組放置在不同的桶中，並基於桶內的數據進行聚合。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、什麼是pipeline聚合？elasticsearch支持哪些pipeline聚合？

pipeline聚合依賴於前面的bucket聚合，利用前面的桶對數據進行統計、計算等操作，並生成新的桶。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、性能優化

1、如何提高elasticsearch的查詢性能？

提高elasticsearch的查詢性能可以從以下幾個方面入手：

（1）選擇合適的硬件條件，包括CPU、內存、磁盤等；

（2）配置適當的分片和副本，避免數據過度分散和重複；

（3）優化查詢語句，避免使用昂貴的查詢語句、合理使用bool查詢等；

（4）使用緩存，例如elasticsearch內置的緩存和外部緩存等；

（5）定期清理過期數據，刪除不必要的索引和文檔等。

2、如何提高elasticsearch的數據寫入性能？

提高elasticsearch的數據寫入性能可以從以下幾個方面入手：

（1）配置適當的bulk大小，減少網絡傳輸時間；

（2）選擇合適的索引策略，包括refresh_interval、number_of_replicas、translog等；

（3）使用Ingest節點處理預處理數據，例如解析數據和添加時間戳等；

（4）合理使用routing策略，避免數據過度分散和重複寫入；

（5）避免使用分布式鎖，使用樂觀鎖代替。

3、如何避免elasticsearch的故障？

避免elasticsearch的故障可以從以下幾個方面入手：

（1）選擇合適的硬件條件，避免磁盤故障、網卡故障等；

（2）備份數據和日誌，保證數據的可恢復性；

（3）配置自動化監控和告警，及時發現和解決問題；

（4）進行應急測試和演練，保證應對突發情況的能力；

（5）定期升級elasticsearch版本，修復已知的安全和性能問題等。

五、小結

以上就是elasticsearch面試題及答案的詳細闡述。深入掌握elasticsearch的基礎概念、搜索查詢、聚合分析和性能優化等方面的知識，將有助於我們更好地理解和使用elasticsearch。