BAT 面试 Elasticsearch 必会知识点总结

Elasticsearch 是上市公司 Elastic 开源的一个产品。而 Elasticsearch 支撑了整个 Elastic 公司的大约 50 亿美元的市值，这个市值超过大多数 A 股公司。这足以说明了 Elasticsearch 的商业价值和在整个互联网中的重要性。

对国内公司来说，Elasticsearch 基本上是主流公司的必用技术。目前，已知的是 BAT、滴滴、头条、美团等都有使用，所以如果你想去这些公司，Elasticsearch 是一道你必须要跨越的坎！

最近刚好群里有人在讨论 Elasticsearch，为了便于交流，我这里给没有基础，或者已有基础的 ES 使用者总结了一些知识点，大家一起精进！

整个知识点，可以用上面的这张图来总结。下面我针对部分知识点做一些白话解读，全是我一家之言，不妥之处，请加我微信：xttblog，帮我指正！

Near Realtime（NRT）

NRT 代表近实时，两个意思，从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概 1 秒）；基于 es 执行搜索和分析可以达到秒级。这个特点很重要，举个例子，电商系统中，新上架一个商品，这个商品能立马被搜索到。下架一个商品，将立马不会显示在搜索中。和 Hadoop 相比，这一个优点非常的明显。

集群（Cluster）

集群，Cluster，包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是 elasticsearch）来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常。elasticsearch 的集群搭建简单并且容易扩展。

节点（Node）

集群中的每一个节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（在执行运维管理操作的时候），默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个 elasticsearch 集群，当然一个节点也可以组成一个 elasticsearch 集群。

文档（Document）

文档是 es 中的最小数据单元，一个 document 可以是一条客户数据，一条商品分类数据，一条订单数据，通常用 JSON 数据结构表示，每个 index 下的 type 中，都可以去存储多个 document。一个 document 里面有多个 field，每个 field 就是一个数据字段。

说白了，你可以把一个 Document 看成是一个类。field 就是类中的属性。

product document {
    "product_id": "1",
    "product_name": "小目标",
    "product_desc": "小目标罐装啤酒",
    "category_id": "2",
    "category_name": "酒类用品"
}

与关系型数据库的对比：

索引（Index）

索引是包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有一个名称。一个 index 包含很多 document，一个 index 就代表了一类类似的或者相同的 document。比如说建立一个 product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有的商品 document。

类型（Type）

每个索引里都可以有一个或多个 type，type 是 index 中的一个逻辑数据分类，一个 type 下的 document，都有相同的 field，比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据 type，博客数据 type，评论数据 type。

比如，商品 type。日化商品 type、电器商品 type、生鲜商品 type。

日化商品 type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name
电器商品 type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name，service_period
生鲜商品 type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name，eat_period

每个商品 type 中可以包括多个 Document。

{
  "product_id": "2",
  "product_name": "小米电视",
  "product_desc": "4k高清",
  "category_id": "3",
  "category_name": "电器",
  "service_period": "1年"
},{
  "product_id": "3",
  "product_name": "小米空调",
  "product_desc": "互联网空调",
  "category_id": "3",
  "category_name": "电器",
  "service_period": "1年"
}

分片（Shard）

单台机器无法存储大量数据，es 可以将一个索引中的数据切分为多个 shard，分布在多台服务器上存储。有了 shard 就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。每个 shard 都是一个 lucene index。分片的好处是：允许水平切分/扩展集群容量；可在多个分片上进行分布式的、并行的操作，提高系统的性能和吞吐量。

副本（replica）

任何一个服务器随时可能故障或宕机，此时 shard 可能就会丢失，因此可以为每个 shard 创建多个 replica 副本。replica 可以在 shard 故障时提供备用服务，保证数据不丢失，多个 replica 还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard（建立索引时一次设置，不能修改，默认 5 个），replica shard（随时修改数量，默认1个），默认每个索引 10 个 shard，5 个 primary shard，5 个 replica shard，最小的高可用配置，是 2 台服务器。

副本主要解决单点问题，提高可用性和容错性: 某个节点失败时服务不受影响, 可以从副本中恢复；提高查询效率和查询时的吞吐量: 搜索可以在所有的副本上并行执行，提高了服务的并发量。主分片和副本分片不能存储在同一个节点中，因为这样做无法保证高可用。

数据源（river）

从其他存储方式 (如数据库) 中同步数据到ES的方法, 它是以插件方式存在的一个 ES 服务, 通过读取 river 中的数据并把它索引到 ES 中。官方的 river 有 CouchDB、RabbitMQ 等。

映射（mapping）

类似于关系数据库中的 Table 结构，每个 index 都有一个映射: 定义索引中每个字段的类型。所有文档在写进索引之前都会先进行分析，如何对文本进行分词、哪些词条又会被过滤，这类行为叫做映射(mapping)。映射可以提前定义，也可以在第一次存储文档时自动识别，一般由用户自己定义规则。类似于 Solr 中 schema.xml 约束文件的作用。

字段（field）

字段可以是一个简单的值(如字符串、数字、日期), 也可以是一个数组，还可以嵌套一个对象或多个对象。字段类似于关系数据库中表数据的列，每个字段都对应一个类型。可以指定如何分析某一字段的值，即对 field 指定分词器。

分词（analysis）

analysis 是将文本转换为索引词的过程，分析的结果依赖于分词器。

比如: 公众号 、公众号-和 公众号可能会被分析成相同的索引词 和公众号，然后被存储到 ES 的索引库中。当通过进行全文搜索的时候，搜索引擎根据匹配计算也能在索引库中查找到相关的内容。

索引词（term）

在 ES 中，索引词(term)是一个能够被索引的精确值，可以通过 term query 进行准确搜索。比如: 、xttblog、公众号都是不同的索引词。

文本（text）

文本是一段普通的非结构化文字，通长文本会被分析成多个 Term，存储在 ES 的索引库中。文本字段一般需要先分析再存储，查询文本中的关键词时，需要根据搜索条件搜索出原文本。

数据恢复（recovery）

数据恢复又叫数据重新分布。当有节点加入或退出时，ES 会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。Kibana 工具中通过 GET _cat/health?v，就可以看到集群所处的状态。

时间关系，Elasticsearch 相关的各种核心概念和知识我就先总结到这里。后面有机会，我再总结一些 Elasticsearch 的使用场景，网关，Lucene，服务发现，支持的脚本，插件等模块做一些总结。

以上这些希望能够帮助到每一个人，一起精进！

： » BAT 面试 Elasticsearch 必会知识点总结