Elasticsearch-快问快答

简要介绍一下Elasticsearch

Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。作为 Elastic Stack 的核心，它集中存储您的数据，帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。

ElasticSearch 是基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。

核心特点如下：

• 分布式的实时文件存储，每个字段都被索引且可用于搜索。
• 分布式的实时分析搜索引擎，海量数据下近实时秒级响应。
• 简单的restful api，天生的兼容多语言开发。
• 易扩展，处理PB级结构化或非结构化数据。

说明当前可下载的稳定Elasticsearch版本？

Elasticsearch 当前最新版本是7.14（2021年07月30日）

安装 Elasticsearch 需要依赖什么组件吗？

ES 早期版本需要JDK，在7.X版本后已经集成了 JDK，已无需第三方依赖。

分步介绍如何启动 Elasticsearch 服务器？

• 解析配置，包括配置文件和命令行参数。
• 检查外部环境和内部环境，例如，JVM版本、操作系统内核参数等。
• 初始化内部资源，创建内部模块，初始化探测器。
• 启动各个子模块和keepalive线程。

列出 10 个使用 Elasticsearch 作为其搜索引擎或数据库的公司吗？

阿里
腾讯
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解释一下Elasticsearch Cluster？

Elasticsearch 集群是一组连接在一起的一个或多个 Elasticsearch 节点实例。Elasticsearch 集群的功能在于在集群中的所有节点之间分配任务，进行搜索和索引。

解释一下Elasticsearch Node？

节点是 Elasticsearch 的实例。实际业务中，我们会说：ES集群包含3个节点、7个节点。这里节点实际就是：一个独立的 Elasticsearch 进程，一般将一个节点部署到一台独立的服务器或者虚拟机、容器中。

不同节点根据角色不同，可以划分为：

• 主节点：帮助配置和管理在整个集群中添加和删除节点。
• 数据节点：存储数据并执行诸如CRUD（创建/读取/更新/删除）操作，对数据进行搜索和聚合的操作。
• 协调节点：将集群请求转发到主节点，将与数据相关的请求转发到数据节点
• 候选节点：
• 预处理节点：

解释一下Elasticsearch集群中的索引的概念 ？

解释一下Elasticsearch 集群中的Type 的概念 ？

5.X 以及之前的 2.X、1.X 版本 ES支持一个索引多个type的，举例 ES 6.X 中的Join 类型在早期版本实际是多 Type 实现的。在6.0.0 或 更高版本中创建的索引只能包含一个 Mapping 类型。Type 将在Elasticsearch 7.0.0中的API中弃用，并在8.0.0中完全删除。

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/removal-of-types.html

Elasticsearch的文档是什么？

文档是存储在 Elasticsearch 中的 JSON 文档。它等效于关系数据库表中的一行记录。

解释一下Elasticsearch的分片？

当文档数量增加，硬盘容量和处理能力不足时，对客户端请求的响应将延迟。在这种情况下，将索引数据分成小块的过程称为分片，可改善数据搜索结果的获取

定义副本、创建副本的好处是什么？

副本是 分片的对应副本，用在极端负载条件下提高查询吞吐量或实现高可用性。所谓高可用主要指：如果某主分片1出了问题，对应的副本分片1会提升为主分片，保证集群的高可用。

请解释在Elasticsearch 集群中添加或创建索引的过程？

在Elasticsearch 中删除索引的语法是什么？

可以使用以下语法删除现有索引：DELETE <index_name>
支持通配符删除：DELETE my_*

在 Elasticsearch 中列出集群的所有索引的语法是什么？

GET _cat/indices

在索引中更新 Mapping 的语法？

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

在Elasticsearch中 按 ID检索文档的语法是什么？

GET test_001/_doc/1

解释 Elasticsearch 中的相关性和得分？

当你在互联网上搜索有关 Apple 的信息时。它可以显示有关水果或苹果公司名称的搜索结果。

• 你可能要在线购买水果，检查水果中的食谱或食用水果，苹果对健康的好处。
• 你也可能要检查Apple.com，以查找该公司提供的最新产品范围，检查评估公司的股价以及最近6个月，1或5年内该公司在纳斯达克的表现。

同样，当我们从 Elasticsearch 中搜索文档（记录）时，你会对获取所需的相关信息感兴趣。基于相关性，通过Lucene评分算法计算获得相关信息的概率。

ES 会将相关的内容都返回给你，只是：计算得出的评分高的排在前面，评分低的排在后面。计算评分相关的两个核心因素是：词频和逆向文档频率（文档的稀缺性）。

大体可以解释为：单篇文档词频越高、得分越高；多篇文档某词越稀缺，得分越高。

https://cloud.tencent.com/developer/article/1755542?from=article.detail.1826421