常见 Elasticsearch 面试题整合汇总包含答案

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Elasticsearch

题1：解释一下 X-Pack for Elasticsearch 的功能和重要性吗？

X-Pack是与Elasticsearch一起安装的扩展程序。

X-Pack的各种功能包括安全性（基于角色的访问，特权/权限，角色和用户安全性），监视，报告，警报等。

题2：token filter 过滤器在 Elasticsearch 中如何工作？

针对tokenizers处理后的字符流进行再加工，比如：转小写、删除（删除停用词）、新增（添加同义词）等。

题3：如何解决 Elasticsearch 集群的脑裂问题？

ES集群脑裂是指Elasticsearch集群中的节点（比如共20个），其中的10个选了一个master，另外10个选了另一个master的情况。

当集群master候选数量不小于3个时，可以通过设置最少投票通过数量（discovery.zen.minimum_master_nodes）超过所有候选节点一半以上来解决脑裂问题；

当候选数量为两个时，只能修改为唯一的一个master候选，其他作为data节点，避免脑裂问题。

题4：如何使用 Elasticsearch Tokenizer？

Tokenizer接收字符流（如果包含了字符过滤，则接收过滤后的字符流；否则，接收原始字符流），将其分词。

同时记录分词后的顺序或位置(position)，以及开始值（start_offset）和偏移值(end_offset-start_offset)。

题5：列出与 Elasticsearch 有关的主要可用字段数据类型？

1、字符串数据类型，包括支持全文检索的text类型 和 精准匹配的keyword类型。

2、数值数据类型，例如字节、短整数、长整数、浮点数、双精度数、half_float、scaled_float。

3、日期类型，日期纳秒Date nanoseconds，布尔值，二进制（Base64编码的字符串）等。

4、范围（整数范围integer_range，长范围long_range，双精度范围double_range，浮动范围float_range，日期范围 date_range）。

5、包含对象的复杂数据类型，nested、Object。

6、GEO地理位置相关类型。

7、特定类型如：数组（数组中的值应具有相同的数据类型）。

题6：你可以列出 Elasticsearch 各种类型的分析器吗？

Elasticsearch Analyzer的类型为内置分析器和自定义分析器。

Standard Analyzer： 标准分析器是默认分词器，如果未指定，则使用该分词器。

它基于Unicode文本分割算法，适用于大多数语言。

Whitespace Analyzer： 基于空格字符切词。

Stop Analyzer： 在simple Analyzer的基础上，移除停用词。

Keyword Analyzer： 不切词，将输入的整个串一起返回。

自定义分词器的模板： 自定义分词器的在Mapping的Setting部分设置：

PUT my_custom_index
{
 "settings":{
  "analysis":{
  "char_filter":{},
  "tokenizer":{},
  "filter":{},
  "analyzer":{}
  }
 }
}

其中参数含义如下：

“char_filter”:{},——对应字符过滤部分；

“tokenizer”:{},——对应文本切分为分词部分；

“filter”:{},——对应分词后再过滤部分；

“analyzer”:{}——对应分词器组成部分，其中会包含：1. 2. 3。

题7：在索引中更新 Mapping 的语法？

PUT test_001/_mapping
{
  "properties": {
    "title":{
      "type":"keyword"
    }
  }
}

题8：Elasticsearch 中内置分词器有哪些？

面向字的分词器（Word Oriented Tokenizers）

Standard Tokenizer、Letter Tokenizer、Lowercase Tokenizer、Whitespace Tokenizer、UAX URL Email Tokenizer、Classic Tokenizer、Thai Tokenizer。

部分字分词器（Partial Word Tokenizers）

N-Gram Tokenizer、Edge N-Gram Tokenizer

结构化文本分词器（Structured Text Tokenizers）

Keyword Tokenizer、Pattern Tokenizer、Simple Pattern Tokenizer、Char Group Tokenizer、Simple Pattern Split Tokenizer、Path Tokenizer

题9：ElasticSearch 中 term 和 match 有什么区别？

term：代表完全匹配，也就是精确查询，搜索前不会再对搜索词进行分词解析，直接对搜索词进行查找。

match：代表模糊匹配，通常用于对text类型字段的查询，会对进行查询的文本先进行分词操作，然后按分词匹配查找。

term主要用于精确查询，通常用于对keyword和有精确值的字段进行查询，而match则主要用于模糊搜索。

term精确搜索相较match模糊查询而言，效率较高。

题10：Elasticsearch 中按 ID 检索文档的语法是什么？

GET test_001/_doc/1