Elasticsearch 面试题集绵

 问题1：Elasticsearch为啥是近实时搜索？

答：A. 新增的文档会被收集到Indexing Buffer中，然后文档从Indexing Buffer写入到文件系统缓存中，是需要每秒自动刷新分片，这时索引文档的变化并不是立即对搜索可见。

 

问题2：Elasticsearch深分页查询有什么问题？

答：A. ES集群的分页查询支持from和size参数，查询的时候，每个分片必须构造一个长度为from+size的优先队列，然后回传到网关节点，网关节点再对这些优先队列进行排序找到正确的size个文档；

　　B. 由此可见，当from足够大的时候，就算不发生OOM，也会影响到CPU和带宽等，从而影响到整个集群的性能。

 

问题3：ES查询数据快的原理

答：A. 倒排索引：Elasticsearch使用倒排索引来存储和查询数据。倒排索引是一种数据结构，它将每个文档中的每个字段的值作为关键词，然后建立关键词到文档的映射。这种结构可以快速定位包含某个关键词的文档，从而加速查询速度。

　　B. 分片和副本：Elasticsearch将数据分片存储在多个节点上，每个分片可以水平扩展存储和查询能力。此外，每个分片还可以有多个副本，确保数据的高可用性和容错性。通过分片和副本的机制，Elasticsearch可以并行处理查询请求，提高查询性能。

　　C. 缓存和缓存预热：Elasticsearch内置了各种类型的缓存，如字段数据缓存、过滤器缓存等，用于加速查询。此外，Elasticsearch还支持缓存预热，即在查询之前将数据加载到缓存中，从而减少查询时间。

　　D. 使用近似搜索算法：Elasticsearch支持近似搜索算法，如布隆过滤器、Levenshtein距离等，可以在某种程度上减少倒排索引的检索范围，提高查询效率。