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作为分布式搜索引擎的标杆,Elasticsearch(以下简称ES)的面试题几乎必考。理解倒排索引原理是基础中的基础——简单来说,就是用词条反向关联文档ID,就像字典的目录检索。举个例子,当面试官问"为什么ES查询比MySQL快?",你可以从倒排索引结构、分片并行计算、近实时搜索三个角度展开。
另一个高频考点是分片机制。主分片负责数据存储,副本分片保障高可用。如果被问到"如何设计分片数量?",重点强调要根据数据量、节点规模、写入性能做权衡,避免后期频繁调整(分片数一旦设定无法直接修改)。
参考答案:正排索引是"文档→字段值"的正向映射(类似数据库行存储),适合根据主键检索;倒排索引是"词条→文档ID"的逆向映射,适合关键词检索。比如搜索"分布式",倒排索引能快速定位所有包含该词的文档。
错误做法:直接用from+size
翻页,超过1万条会触发性能瓶颈。
正确方案:
search_after
基于游标的分页(适合实时数据)scroll API
快照(适合离线导出)分三个层面回答:
ack=all
,确保主副分片都写入成功flush
间隔设置(默认1秒)平衡性能与可靠性translog
保障断电恢复(类似数据库的WAL日志)针对时序数据场景(如日志监控),用SSD存储热数据(近3天)、机械硬盘存储温数据(历史数据),通过ilm
策略自动迁移索引。
refresh_interval
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_source
字段(导致无法reindex和高亮显示)建议结合cat allocation
和cat recovery
命令实时监控集群状态,掌握force merge
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