1、Elasticsearch 是什么？它与传统数据库有什么区别？
答案：Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的分布式、开源的搜索和分析引擎，主要用于处理大量的文本数据，提供快速的搜索和分析功能。与传统数据库相比，ES 更侧重于全文搜索和实时数据分析，数据以 JSON 格式存储，具有更好的扩展性和灵活性，而传统数据库擅长事务处理和结构化数据的存储与查询。
2、什么是倒排索引？它是如何工作的？
答案：倒排索引是 Elasticsearch 的核心数据结构。它从词出发，记载了每个词在哪些文档中出现过，由词典和倒排表组成。在构建倒排索引时，会对文档进行分词处理，将文档拆分成词条，然后建立词条与文档 ID 的映射关系。查询时，通过查找词条在倒排索引中的位置，快速定位到包含该词条的文档。
3、Elasticsearch 中的索引、文档和字段分别是什么？
答案：索引类似于关系数据库中的数据库，是具有相同结构的文档的集合；文档是 ES 中最小的存储单位，相当于关系数据库中的一条记录，以 JSON 格式存储；字段是文档中的属性，类似于关系数据库中的列，每个字段都有其数据类型。
4、如何理解 Elasticsearch 中的分片和副本？
答案：分片是为了提高 ES 的存储和查询性能，将索引分成多个部分，分布在不同的节点上。副本是每个分片的备份，用于提高可用性和容错性，当主分片出现故障时，副本可以替代主分片提供服务。合理设置分片和副本数量可以平衡系统的性能、可用性和成本。
5、Elasticsearch 是如何实现 Master 选举的？
答案：前置前提是只有候选主节点（master:true）的节点才能成为主节点，并且要满足最小主节点数（min_master_nodes）以防止脑裂。选举流程大致为：第一步，确认候选主节点数达标，即满足 elasticsearch.yml 设置的 discovery.zen.minimum_master_nodes 的值；第二步，比较节点，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 小的值会成为主节点，这里的 id 为 string 类型。
6、详细描述一下 Elasticsearch 索引文档的过程。
答案：第一步，客户端向集群中的某节点写入数据，发送请求，如果没有指定路由 / 协调节点，请求的节点扮演路由节点的角色；第二步，节点接收到请求后，使用文档_id 来确定文档属于哪个分片，请求会被转到对应的主分片所在节点；第三步，主分片所在节点在主分片上执行写操作，如果成功，则将请求并行转发到其他副本分片上，等待结果返回。所有的副本分片都报告成功后，主分片所在节点将向协调节点报告成功，协调节点再向请求客户端报告写入成功。
7、Elasticsearch 的查询流程是怎样的？
答案：首先，客户端发送搜索请求，请求中包含查询条件、索引名称等信息。Elasticsearch 根据搜索请求中指定的索引名称和查询条件，确定哪些分片包含符合查询条件的文档数据，然后并行地向这些分片发送搜索请求，每个分片在本地执行相应的查询操作并返回部分结果。接着，Elasticsearch 将这些部分结果汇总起来，并根据查询要求对结果进行排序，最后将搜索结果返回给客户端。
8、在 Elasticsearch 中，如何进行索引数据的调优？
答案：可以从设计阶段、写入阶段、查询阶段等方面进行调优。设计阶段，根据业务增量需求，采取基于日期模板创建索引，使用别名进行索引管理，合理设置分词器，充分考虑字段属性等；写入阶段，写入前可将副本数设置为 0，关闭 refresh_interval，写入过程中采用 bulk 批量写入，写入后恢复副本数和刷新间隔，尽量使用自动生成的 id；查询阶段，禁用 wildcard 和批量 terms，充分利用倒排索引机制，能使用 keyword 类型尽量使用 keyword，数据量大时先基于时间敲定索引再检索，设置合理的路由机制等。
9、什么是 Elasticsearch 中的 Mapping？它有什么作用？
答案：Mapping 定义了文档的结构，包括字段的数据类型、索引方式、分析器等信息。它的作用是告诉 Elasticsearch 如何解析和存储文档中的数据，以及如何对字段进行索引和搜索，确保数据能够被正确地处理和查询。
10、Elasticsearch 支持哪些数据类型？
答案：常见的数据类型有文本类型（text）、关键字类型（keyword）、日期类型（date）、数值类型（如 integer、long、float、double 等）、布尔类型（boolean），还有二进制类型（binary）、地理空间类型（geo - point、geo - shape）等。