什么是ES？为什么选择ES？
是一个高性能的非关系型文档数据库，可以快速检索
天生分布式：高性能高可用易扩展易维护
跨平台跨语言：支持主流编程语言
支持结构化存储、地理位置信息存储
海量数据的全文检索
支持日志系统
什么是ES的倒排索引？数据结构如何？
倒排索引其实就是把整个文档的索引放在后面，文档中抽出来的内容放在前面。
举个例子：现在录入一首诗，静夜思，床前明月光
传统的正排索引的存储形式是：
索引在前面，比如索引存储的是月光，而整首诗存储在文档里面
这时候用户搜月光能走索引，比如用户搜床前呢，显然会对文档进行全部查询，
假如有成千上万首诗，就造成了查询效率低的情况。
而倒排索引的存储结构是：
把整首诗录入，录入时会生成一个文档id，其他诗也会有自己的文档id，录入之后，按照索引引擎去抽出每首诗的关键词，形成一个关键词字典，关键词词典利用的是mysql的B+树实现的。
这样用户在按关键词查询的时候会第一时间查询到关键词，由关键词去查询出哪些文档有这些数据。
但是如果存在很多个关键词呢，显然放在磁盘里面进行IO操作的话又是很耗费性能的事情。
但是也不能放在内存里面，因为数据量实在是太大了，所以又引入了关键词索引的概念。
关键词索引存储在内存里面，它存储的是针对关键词字典的浓缩部分，主要存储一些关键词的前缀，底层是trie树实现的，它会根据关键词词典抽出一个个的词，然后把这些词的组合方式存储下来形成一个树，用户在搜索的时候实际上是从树上去匹配关键词，各个关键词匹配出来之后会得到一个值，这个值就是关键词在关键词词典树中的位置，然后再根据B+树的特点去找词语，找到之后可以获取到对应的文档id，由文档id查询出哪些诗里面存储了这个关键字。
ES中的核心概念有哪些？
1. 索引：是文档的集合，相当于mysql中库的概念，有唯一的名字去标识它，当要操作索引的时候需要使用名字。
2. 文档：文档相当于传统数据库中行的概念，ES中以json数据来表示，在mysql中插入一行数据就相当于在ES中插入一个文档。
3. 字段：相当于mysql中的列，可以理解为是ES中json数据的键。
4. 映射：映射就是针对每个字段的类型进行定义。
5. 分片：如果索引太大会占用空间，影响查询效率，使用分片就是把索引中的数据分别存储在一个个分片里面。
6. 副本：假设分片所在的服务器故障，导致不可用，为了解决这个情况，引入副本概念，每个分片都有自己的副本。
7. 词项：把大的文本分割成很多小的词语进行存储，利用的是倒排索引。
8. 配置：针对索引进行配置，例如默认分片数、索引数。
9. 分析器：ES在存储文档的时候会针对文档进行分析，分析器包含字符过滤器、分词器、词项处理器。
10. 节点和集群：就是一个ES进程，启动ES的时候就启动了一个节点，很多节点组成了集群。
索引文档的过程？
第一步：客户端发送请求，向集群中的某个节点写入数据。
第二步：节点1接收到请求，使用文件ID判断文档属于分片0，此时请求会被转发到其他节点2，此时分片0的主分片分配到节点3上。
第三步：节点3在主分片上执行操作，成功的话就把请求转发到节点1和2的副分片上，执行成功，响应节点1，由节点1响应结果。
并发情况下如何保证数据一致？
1、 可以通过版本号使用乐观并发控制，以确保新版本不会被旧版本覆盖，由应用层来处理具体的冲突；
2、 另外对于写操作，一致性级别支持 quorum/one/all，默认为 quorum，即只有当大多数分片可用时才允许写操作。但即使大多数可用，也可能存在因为网络等原因导致写入副本失败，这样该副本被认为故障，分片将会在一个不同的节点上重建。
3、 对于读操作，可以设置 replication 为 sync(默认)，这使得操作在主分片和副本分片都完成后才会返回；如果设置 replication 为 async 时，也可以通过设置搜索请求参数_preference 为 primary 来查询主分片，确保文档是最新版本。
ES如何实现选举？
第一步：确认候选主节点数达标，elasticsearch.yml 设置的值
discovery.zen.minimum_master_nodes；
第二步：比较：先判定是否具备 master 资格，具备候选主节点资格的优先返回，若两节点都为候选主节点，则 id 小的值会主节点。
ES中有哪些分词器？
standard：默认的分词器，按词切分，可对大小写处理
keyword：不切分直接将输入作为输出。
pattern：按正则处理
language：提供了30多种常见的分词器
customer：自定义分词器
什么是ES中的mapping？
Mapping 类似于数据库中的表结构定义 schema，它有以下几个作用：
定义索引中的字段的名称定义字段的数据类型，比如字符串、数字、布尔字段，倒排索引的相关配置，比如设置某个字段为不被索引、记录 position 等在 ES 早期版本，一个索引下是可以有多个 Type ，从 7.0 开始，一个索引只有一个 Type，也可以说一个 Type 有一个 Mapping 定义。
ES的聚合查询有哪些？
分桶聚合：类似于grupby
指标聚合：一般用于计算，求平均值、求和
管道聚合：对聚合结果的二次聚合，相当于对查询结果进行子查询
ES支持的数据类型？
字符串：textkeyword
数字：in、float、double
日期
布尔
二进制
区间
地理位置
写性能调优？
减少读写之间的资源抢占，读写分离
大批量的数据写入尽量控制在低检索请求的时间段内，大批量的写入集中处理
增加flush的时间，减少IO操作频次
增加refresh_interval的值，减少segment的创建，目的是减少fullGC
读性能调优？
禁用swap
使用filter代替query
避免深度分页，如果数据量大就使用scorll search或者search after
避免索引之间的耦合
ES中的节点类型？
主节点
候选节点
投票节点
数据节点
冷节点
热节点
什么是深度分页？
例如：假设现在有40个数据分布在4个分片上，我们请求第1页的10条数据，
使用默认分页from size实现分页的话，假设请求首先打到协调节点上，协调节点去4个分片取出所有的40条数据进行排序，排序之后再取前10条，数据量小的情况下还没问题，如果数据量太大，这就是一个比较耗时的过程。
深度分页的解决方法：
Scroll 遍历查询：滚动查询，类似于浏览网站时使用鼠标滑轮滚动查看下一页的效果。
Search After 查询：每次查询都向后查询，不支持向前查询。
淘宝：删除跳页功能，一次只返回前100页
ES的分片策略？
7.x版本之前默认是5个分片1个副本，7.x版本之后是1个分片对应一个副本。
不允许分片和自己的分片副本在一个节点上
会尽可能的把分片分到多个节点上，但是不会均匀分布
同一个节点上有多个分片存在
分片在索引创建的时候分配数量副本可以在任何时候分配