来源：https://mp.weixin.qq.com/s/MU87hW3W2S1Fi6CqnnXAGA
问题列表和答案来自国外博客（原文答案不准确，有错误），为避免误导，我对每个问题做了属于自己的理解和解答。
问题都非常基础，文章有点长，但请你耐心把它看完，期望对你的 Elastic 求职有所帮助！
1、简要介绍一下Elasticsearch？
严谨起见，如下一段话直接拷贝官方网站：https://www.elastic.co/cn/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。
2、 您能否说明当前可下载的稳定Elasticsearch版本？
Elasticsearch 当前最新版本是7.10（2020年11月21日）。
为什么问这个问题？ES 更新太快了，应聘者如果了解并使用最新版本，基本能说明他关注 ES 更新。甚至从更广维度讲，他关注技术的迭代和更新。
但，不信你可以问问，很多求职者只知道用了 ES，什么版本一概不知。
3、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。
4、您能否分步介绍如何启动 Elasticsearch 服务器？
启动方式有很多种，一般 bin 路径下
./elasticsearch -d
就可以后台启动。
打开浏览器输入 http://ES IP:9200 就能知道集群是否启动成功。
如果启动报错，日志里会有详细信息，逐条核对解决就可以。
5、能列出 10 个使用 Elasticsearch 作为其搜索引擎或数据库的公司吗？
这个问题，铭毅本来想删掉。但仔细一想，至少能看出求职者的视野够不够开阔。
参与过 Elastic中文社区活动或者经常关注社区动态的就知道，公司太多了，列举如下（排名不分先后）：
- 阿里
- 腾讯
- 百度
- 京东
- 美团
- 小米
- 滴滴
- 携程
- 今日头条
- 贝壳找房
- 360
- IBM
- 顺丰快递
几乎我们能想到的互联网公司都在使用 Elasticsearch。
关注 TOP 互联网公司的相关技术的动态和技术博客，也是一种非常好的学习方式。
6、 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，进行搜索和建立索引。
7、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。
-
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。
8、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
其他类别概念，如下表所示，点到为止。
9、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。
很多人好奇为什么删除？看这里：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/removal-of-types.html
10、你能否在 Elasticsearch 中定义映射？
映射是定义文档及其包含的字段的存储和索引方式的过程。
例如，使用映射定义：
-
哪些字符串字段应该定义为 text 类型。
-
哪些字段应该定义为：数字，日期或地理位置 类型。
-
自定义规则来控制动态添加字段的类型。
11、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。
12、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。
13、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。
14、请解释在 Elasticsearch 集群中添加或创建索引的过程？
要添加新索引，应使用创建索引 API 选项。创建索引所需的参数是索引的配置Settings，索引中的字段 Mapping 以及索引别名 Alias。
也可以通过模板 Template 创建索引。
15、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_*16、在 Elasticsearch 中列出集群的所有索引的语法是什么？
GET _cat/indices
17、在索引中更新 Mapping 的语法？
PUT test_001/_mapping
{
"properties": {
"title":{
"type":"keyword"
}
}
}
18、在Elasticsearch中 按 ID检索文档的语法是什么？
GET test_001/_doc/1
19、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。
20、我们可以在 Elasticsearch 中执行搜索的各种可能方式有哪些？
核心方式如下：
方式一：基于 DSL 检索（最常用） Elasticsearch提供基于JSON的完整查询DSL来定义查询。
GET /shirts/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": [
{ "term": { "color": "red" }},
{ "term": { "brand": "gucci" }}
]
}
}
}
方式二：基于 URL 检索
GET /my_index/_search?q=user:seina
方式三：类SQL 检索
POST /_sql?format=txt
{
"query": "SELECT * FROM uint-2020-08-17 ORDER BY itemid DESC LIMIT 5"
}
功能还不完备，不推荐使用。
21、Elasticsearch 支持哪些类型的查询？
查询主要分为两种类型：精确匹配、全文检索匹配。
-
精确匹配，例如 term、exists、term set、 range、prefix、 ids、 wildcard、regexp、 fuzzy等。
-
全文检索，例如match、match_phrase、multi_match、match_phrase_prefix、query_string 等
22、精准匹配检索和全文检索匹配检索的不同？
两者的本质区别：
- 精确匹配用于：是否完全一致？
举例：邮编、身份证号的匹配往往是精准匹配。
- 全文检索用于：是否相关？
举例：类似B站搜索特定关键词如“马保国 视频”往往是模糊匹配，相关的都返回就可以。
23、请解释一下 Elasticsearch 中聚合？
聚合有助于从搜索中使用的查询中收集数据，聚合为各种统计指标，便于统计信息或做其他分析。聚合可帮助回答以下问题：
-
我的网站平均加载时间是多少？
-
根据交易量，谁是我最有价值的客户？
-
什么会被视为我网络上的大文件？
-
每个产品类别中有多少个产品？
聚合的分三类：
主要查看7.10 的官方文档，早期是4个分类，别大意啊！
- 分桶 Bucket 聚合
根据字段值，范围或其他条件将文档分组为桶（也称为箱）。
- 指标 Metric 聚合
从字段值计算指标（例如总和或平均值）的指标聚合。
- 管道 Pipeline 聚合
子聚合，从其他聚合（而不是文档或字段）获取输入。
24、你能告诉我 Elasticsearch 中的数据存储功能吗？
Elasticsearch是一个搜索引擎，输入写入ES的过程就是索引化的过程，数据按照既定的 Mapping 序列化为Json 文档实现存储。
25、什么是Elasticsearch Analyzer？
分析器用于文本分析，它可以是内置分析器也可以是自定义分析器。它的核心三部分构成如下图所示：
推荐：Elasticsearch自定义分词，从一个问题说开去