Elasticsearch

1、数据库、Redis、同步如何做？

使用Mysql用来存储数据（可靠性最高的主数据源），用Es来做全文检索和特殊查询，用redis来做缓存。

数据同步方案常见的2种：

1.同步双写

最简单，在将数据写到mysql时，同时将数据写到ES或者redis。

缺点：

1、硬编码，有需要写入mysql的地方都需要添加写入ES的代码；

2、业务强耦合；

3、存在双写失败丢数据风险；

4、性能较差：本来mysql的性能不是很高，再加一个ES，系统的性能必然会下降。

异步双写（MQ方式）

针对多数据源写入的场景，可以借助MQ实现异步的多源写入。通过MQ的可靠性保证一致性。

2、精确查询常见的有哪些？

term查询：根据词条精确匹配，一般搜索keyword类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段
range查询：根据数值范围查询，可以是数值、日期的范围
基本语法：

json 复制代码

// term查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "FIELD": {
        "value": "VALUE"
      }
    }
  }
}
// range查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "FIELD": {
        "gte": 10, // 这里的gte代表大于等于，gt则代表大于
        "lte": 20 // lte代表小于等于，lt则代表小于
      }
    }
  }
}

3.DSL查询分类

Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。常见的查询类型包括：

查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all
全文检索（full text）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。例如：
- match_query
- multi_match_query
精确查询：根据精确词条值查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如：
- ids
- range
- term
地理（geo）查询：根据经纬度查询。例如：
- geo_distance
- geo_bounding_box
复合（compound）查询：复合查询可以将上述各种查询条件组合起来，合并查询条件。例如：
- bool
- function_score