Elasticsearch 读取数据

使用 RestFul API 向对应的 node 发送查询请求，根据 did 来判断在哪个 shard 上，返回的是 primary 和 replica的 node 节点集合。 这样会负载均衡地把查询发送到对应节点，之后对应节点接收到请求，将document 数据返回协调节点，协调节点把 document 返回给客户端。

您能解释一下 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（基于⻆色的访问，特权/权限，⻆色和用户安 全性），监视，报告，警报等。

Elasticsearch 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，怎么办？

• 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。

解释一下 Elasticsearch 集群中的索引的概念 ？

Elasticsearch 集群可以包含多个索引，与关系数据库相比，它们相当于数据库 表。

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： “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。

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。 不同节点根据⻆色不同，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。
客户端节点（或者说：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。
摄取节点
用于在索引之前对文档进行预处理。

在安装 Elasticsearch 时，请说明不同的软件包及其重要性？

这个貌似没什么好说的，去官方文档下载对应操作系统安装包即可。 部分功能是收费的，如机器学习、高级别kerberos 认证安全等选型要知悉。

Elasticsearch 在部署时，对 Linux 的设置有哪些优化方法？

关闭缓存 swap;
堆内存设置为：Min（节点内存/2, 32GB）;
设置最大文件句柄数；
线程池+队列大小根据业务需要做调整；
磁盘存储 raid 方式——存储有条件使用 RAID10，增加单节点性能以及避 免单节点存储故障。

请解释有关 Elasticsearch 的 NRT？

从文档索引（写入）到可搜索到之间的延迟默认一秒钟，因此 Elasticsearch 是近实时（NRT）搜索平台。
也就是说：文档写入，最快一秒钟被索引到，不能再快了。 写入调优的时候，我们通常会动态调整：refresh_interval = 30s 或者更达 值，以使得写入数据更晚一点时间被搜索到。

elasticsearch 的 document 设计

在使用 es 时 避免使用复杂的查询语句（Join 、聚合），就是在建立索引时， 就根据查询语句建立好对应的元数据。