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1. Elasticsearch 是什么？有哪些应用场景？ Elasticsearch 整体原理流程？

Elasticsearch 是一个为海量数据提供近实时搜索和分析能力的分布式搜索引擎，广泛应用于全文检索、日志分析和大数据处理场景中。

Elasticsearch 整体原理流程：

1.建索引（Index）与定义 Mapping：建索引,相当于创建一个逻辑的数据容器，用于存放文档。Mapping，定义索引中字段的数据类型、分词器、是否索引等属性，类似数据库的 schema。通过 mapping，ES 知道如何解析和存储每个字段的数据，如何分词建立倒排索引。

2. 插入文档（Document）：用户提交 JSON 格式的文档，写入到指定的索引中。ES 根据 mapping 解析字段，对需要分词的字段进行分词处理（Tokenizer + Token Filters），生成词项（tokens）。对每个词项建立倒排索引，记录词项在哪些文档中出现，以及出现频率、位置等信息。文档数据会被存储在主分片（Primary Shard）及其副本分片（Replica Shard）中，保证数据高可用。写操作异步刷新到磁盘，提高写入性能。

3. 查询流程：查询请求发到集群的某个节点（协调节点）。协调节点根据索引的分片信息，将查询请求广播到所有相关的主分片和副本分片。对查询语句进行解析，针对查询字段使用对应的分词器分词（如 match 查询）。在倒排索引中查找词项，快速定位匹配文档 ID。计算文档相关度得分（基于 TF-IDF 或 BM25 算法等），排序。各分片返回结果给协调节点。协调节点合并各分片结果，进行排序分页，返回最终结果给客户端。

2. 倒排索引是什么？为什么适合全文检索？

在理解倒排索引之前，先看一下正排索引。正排索引是从“文档到词”的映射，也就是说：每个文档记录了它包含的所有词。而倒排索引则是相反的：它是从“词到文档”的映射，即：每个词会记录它出现在哪些文档中。

当我们搜索一个词时，只需通过倒排索引快速定位所有包含该词的文档，而不需要对所有文档内容进行全文扫描，大大提升了搜索性能。此外，倒排索引还可以记录每个词在各个文档中出现的频率、位置等信息，用于相关性打分（如 BM25 算法），从而实现搜索结果的排序和精准匹配。因此，倒排索引非常适合实现高性能的全文搜索，是搜索引擎（如 Elasticsearch）核心的数据结构之一。

3. ES 中的文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）是什么？

在 Elasticsearch 中，最基本的数据单位是 Document（文档），它就像数据库中的一行数据，JSON 格式存储。

文档是存在哪个 Index（索引） 里的，索引可以类比为数据库或表，是文档的逻辑集合。

早期 ES 中还支持 Type（类型），一个 Index 下可以有多个 Type，相当于一个数据库里有多个表。但因为底层结构冲突，从 6.x 开始被逐步废弃，7.x 开始每个索引只能有一个 Type，8.x 完全移除。

所以现在实际开发中，一个索引通常只存一种类型的文档，不再使用 Type。

比如我们项目中有商品搜索功能，就会创建一个 product_index，每条商品数据就是一个文档，包含商品名、描述、价格等字段，然后通过这个索引来实现搜索和过滤。

4. 什么是 Mapping？和数据库中的 schema 有什么区别？

在 Elasticsearch 中，索引（Index）通过 Mapping 来定义文档结构，包括字段名、字段类型、是否索引、是否分词等规则，相当于定义表的结构。

PUT /products
{"mappings": {"properties": {"name": { "type": "text", "analyzer": "standard" },"price": { "type": "float" },"in_stock": { "type": "boolean" },"created_at": { "type": "date" }}}
}

文档（Document）是索引中的一条具体数据记录，以 JSON 格式存储，结构要符合 Mapping 的定义。

POST /products/_doc/1
{"name": "Apple iPhone 14","price": 799.99,"in_stock": true,"created_at": "2024-06-01T10:00:00Z"
}

所以可以理解为：Mapping 决定了索引中能存什么样的数据结构，文档就是实际存进去的数据。

在 Elasticsearch 中，Mapping 类似于数据库中的 Schema，它定义了每个文档字段的数据类型、是否分词、是否索引、分词器、是否支持聚合等规则。
不同于数据库，ES 的 Mapping 更加灵活，比如可以支持嵌套结构、数组、动态字段，还能定义全文检索相关的分词方式，是搜索性能调优的重要部分。

5. ES 中 match 和 term 查询的区别？

在 Elasticsearch 中，match 查询是 全文检索 类型的查询，它会对查询条件先进行分词，然后再去倒排索引中查找对应的文档，常用于搜索 text 类型字段，比如商品描述、文章内容等。

term 查询则是 精确匹配 查询，它不会进行分词，直接使用给定的值去匹配字段，常用于 keyword、数值、布尔值等字段的过滤或精确判断。

所以两者的核心区别就是：match 会分词，适合模糊查询；term 不分词，适合精确查询。

6. ES 是怎么进行分词的？常用的分词器有哪些？

Elasticsearch 使用 分词器（Analyzer） 来对文本字段进行处理，分词器会将一段文本拆分为一个个词项（term）并进行标准化，例如大小写转换、去除符号、删除停用词等。

分词器一般包含三个组件：

1.字符过滤器（Char Filters）：预处理文本，如去除 HTML 标签。

2.分词器（Tokenizer）：将文本切分成词（最核心部分）。

3.词项过滤器（Token Filters）：对分词结果进行加工，比如大小写统一、去除停用词、同义词处理等。

常用分词器：

1.standard:默认分词器，按空格、标点分词，同时做大小写标准化

输入： I'm learning Elasticsearch.

输出：i, m, learning, elasticsearch

2.simple:以非字母字符为分隔符，只保留小写英文

输入： Hello, World!

输出： hello, world

3.whitespace:仅以空格分词，不做其他处理

输入： Hello, World!

输出： hello, world

4.keyword:不分词，把整个输入当成一个词项

输入： 中华人民共和国

输出： 中华人民共和国

5.ik_max_word:中文分词器，细粒度，尽可能多的切词

输入： 中国互联网公司

输出： 中国, 互联网, 公司, 中国互联网, 互联网公司

6.ik_smart:中文分词器，粗粒度，分得较少但准确

输入： 中国互联网公司

输出： 中国互联网, 公司

7. 什么是主分片（Primary Shard）和副本分片（Replica Shard）？

在 Elasticsearch 中，索引的数据是通过主分片和副本分片进行分布式存储的。

主分片（Primary Shard）负责实际写入和保存原始数据；副本分片（Replica Shard）是主分片的冗余副本，用于容灾备份和查询负载均衡。

通常每个主分片至少配置一个副本，从而保证当某个节点宕机时数据不会丢失，并且查询时可以由多个分片并行处理提升性能。

主分片负责写入，副本分片负责高可用和查询负载分担；主分片挂了，副本可以自动转为主分片，保障数据可靠性。

8. ES 是如何保证高可用的？节点挂掉会怎样？

Elasticsearch 通过主/副分片机制、Master 选举机制以及自动分片迁移能力实现高可用。

当某个节点宕机时，集群会自动将其主分片由副本接管，并在其他节点上重新构建副本，从而实现无缝切换，保证查询和写入的连续性。同时，Master 节点也有选举机制，避免单点故障，整个集群能自动感知变化并自我修复。

节点挂掉会发生什么？

Elasticsearch 会立刻识别失联节点（默认 30 秒内）。

该节点上的主分片如果有副本，副本会自动被提升为主分片。

副本不足的部分，会被自动重新分配到其他节点上重建副本。

查询和写入请求会自动路由到新的主分片或其副本，不会影响业务使用。

如果主节点宕机，会触发主节点重新选举机制，集群会暂时处于 yellow 状态，自动恢复后变回 green。

9. 怎么保证 ES 和数据库之间的数据一致性？

保证 ES 和数据库之间数据一致，关键在于解决异步同步导致的最终一致性问题：

1. 幂等写入

ES 写入接口要设计幂等，避免重复写入产生脏数据。

常用 document id 由业务唯一主键生成。

2. 异步消息可靠传递

使用消息队列保障消息不丢失（持久化、确认机制）。

设计消息重试机制，处理写 ES 失败。

3. 事务保证与补偿机制

有条件的场景使用分布式事务（如基于消息中间件的事务模式）。

定时全量校验比对，发现不一致后自动修复。

4. 顺序消费

保证消息顺序消费，避免旧数据覆盖新数据。

5. 监控和告警

监控同步延迟和失败率，及时人工干预。

10. 实际项目中一般数据是怎么同步到 ES 的？

1. 应用程序主动写入（同步写入）

在业务系统（如数据库）写操作后，直接调用 Elasticsearch API 进行索引写入。

2. 异步同步（消息队列/日志异步消费）

业务系统将数据变更事件发送到消息队列（Kafka、RabbitMQ 等）。专门的同步服务监听消息队列，异步写入 Elasticsearch。

3. 定时全量同步 + 增量同步

定时全量同步是指周期性（比如每天凌晨）将数据库中的所有数据一次性批量导入 Elasticsearch。目的是初始化数据或修复数据不一致问题。

增量同步是指只同步自上次同步后数据库中新增加或变更的数据。可以通过基于业务表的时间戳字段（如 update_time）进行差量查询；使用数据库变更日志（binlog）捕获变更事件；监听消息队列中实时数据变更事件来实现增量同步。