2021年Elasticsearch面试题解析
本篇整理了2021年常见的Elasticsearch面试题，并附带详细解答，帮助你准备面试，加深对Elasticsearch的理解。
索引和文档
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什么是倒排索引？
倒排索引是一种数据结构，它存储了单词到文档的映射关系，用于快速查找包含特定单词的文档。与传统数据库根据文档查找单词不同，倒排索引反向存储了这种关系，从而实现高效的全文搜索。
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Elasticsearch中的文档是什么？
在Elasticsearch中，文档是信息的基本单位，以JSON格式表示。它包含各种字段及其对应的值，类似于关系数据库中的一行数据。
搜索
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解释一下Elasticsearch中的相关性评分机制。
Elasticsearch使用 TF-IDF 算法以及其他因素（如词频、反向文档频率、字段长度归一化等）计算相关性评分，用于衡量文档与搜索词条的匹配程度。分数越高，相关性越强。
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如何提高Elasticsearch搜索性能？
- 优化索引结构和映射
- 使用合适的分析器和分词器
- 调整搜索请求参数，例如分页大小和排序规则
- 使用缓存机制
- 优化硬件配置，例如增加内存和CPU
集群和节点
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Elasticsearch中的节点类型有哪些？
- 主节点（Master Node）
- 数据节点（Data Node）
- 协调节点（Coordinating Node）
- 预处理节点（Ingest Node）
- 机器学习节点（Machine Learning Node）
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Elasticsearch如何保证数据一致性？
Elasticsearch使用分布式一致性算法来保证数据一致性。默认情况下，它使用quorum机制来确保写操作被大多数节点确认，从而防止数据丢失。
其他
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Elasticsearch的常见应用场景有哪些？
- 全文搜索
- 日志分析
- 商业智能
- 安全分析
- 地理空间数据分析
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Elasticsearch和Lucene有什么关系？
Elasticsearch构建在Lucene库之上，利用Lucene强大的索引和搜索功能，并在此基础上提供分布式架构、易用的RESTful API以及其他高级功能。