100道 Elasticsearch面试题及答案.docx

Elasticsearch 是一款高度分布式、实时的搜索与分析引擎，广泛应用于日志分析、监控、搜索引擎等场景。面试中，了解Elasticsearch的核心概念和技术细节是至关重要的。 1. Elasticsearch 搜索过程： Elasticsearch 搜索分为 "query then fetch" 两个阶段。在query阶段，查询请求首先命中一个主分片或副本分片，每个分片在本地执行查询并将结果（不包括数据）返回到协调节点，协调节点汇总所有分片的结果并生成全局排序列表。在fetch阶段，协调节点根据排序列表获取相关文档的完整数据，并返回给客户端。 2. Beats与Elasticsearch的结合： Beats 是一组轻量级数据传输代理，可以将各种类型的数据（如日志、审计、网络流量等）发送到Elasticsearch，或者通过Logstash进行预处理。这使得数据收集和分析更加便捷。 3. Elasticsearch 分片： 分片是将大型索引拆分为更小、可管理的部分，以分散负载、提高可扩展性和容错性。随着数据增长，分片有助于保持性能和响应速度。 4. 精准匹配与全文检索的区别： 精准匹配用于检查两个值是否完全相同，适合处理唯一标识符，如邮编或身份证号。全文检索则侧重于找出与查询相关的结果，即使不完全匹配也能找到相似的文档。 5. Elasticsearch 版本： 面试中可能会询问最新的稳定版本，例如，截至描述中的日期是7.10版。了解最新版本表明候选人关注技术更新。 6. Explore API： Explore API 是Elasticsearch的Graph功能的一部分，用于探索节点之间的关系，但它是付费特性，一般开发中按需使用。 7. Elasticsearch 集群架构与调优： 面试官可能询问公司的ES集群配置，包括节点数、索引大小、分片数量以及调优策略。调优包括索引设计（如基于日期的索引模板、使用别名、force_merge、冷热分离等）、写入优化（如批量写入、调整副本数和刷新间隔）、查询优化（避免wildcard查询、利用倒排索引等）和部署优化。 8. X-Pack命令： X-Pack是Elasticstack的安全和管理组件，部分功能在7.1后已免费，如使用`setup-passwords`设置用户密码以增强安全性。 9. 全文检索过程： 搜索请求由客户端发送至Elasticsearch节点，协调节点分配查询到相关分片，分片返回匹配的doc id，协调节点进行排序和聚合，最后返回文档数据给客户端。 掌握以上知识点有助于在Elasticsearch相关的面试中展现出深入理解和实践经验。对于候选人来说，不仅需要理解这些概念，还应具备实际操作和问题解决的能力。