Elasticsearch（ES）核心知识点
1. 核心概念
- Document：文档，一条数据（JSON）
- Field：字段，文档里的属性
- Index：索引，相当于数据库的"库/表"
- Type：类型，7.x 已废弃，一个索引只对应一类数据
- Shard（分片）：索引切分成多个分片，实现分布式存储与并发
- Replica（副本）：分片的备份，保证高可用、提高查询吞吐量
- Node：节点，一个 ES 实例
- Cluster：集群，多个节点组成
- Master Node：主节点，管理集群元数据、分片分配
- Data Node：数据节点，存储数据、执行查询
- Coordinating Node：协调节点，接收请求、分发、聚合结果
- Segment：段文件，底层最小存储单位，不可变
- Translog：预写日志，防止宕机丢数据
2. 核心架构原理
- 索引被分为多个 主分片（Primary Shard）
- 每个主分片有多个 副本分片（Replica）
- 读写都走主分片，副本可分担查询
- 分片均匀分布在不同节点，实现水平扩展
3. 写入流程（极简）
- 数据先写 内存缓冲区
- 同时写 Translog（防止宕机丢失）
- 定时 refresh → 生成 segment，可被搜索
- 多次 segment 后台 merge 合并
- 定时 flush → 数据落盘，清空 Translog
4. 查询流程（极简）
- 请求发给协调节点
- 分发到对应分片
- 各分片返回匹配结果
- 协调节点聚合、排序、分页
- 返回最终结果
5. 分词（ES 核心能力）
- 对文本进行切词，用于全文检索
- 中文必须用：IK 分词器
ik_max_word：最细粒度拆分ik_smart：粗粒度拆分
6. 高可用机制
- 多节点 + 分片副本
- 某个节点挂掉：
- 对应分片的副本自动提升为主分片
- 集群自动 rebalance
- 无单点故障
7. 数据可靠性（防丢）
- Translog 保证写入不丢失
- 副本机制保证硬件故障不丢
- 底层基于 Lucene，持久化安全
8. 常见查询类型
- match：全文检索（分词后匹配）
- term：精确匹配（不分词）
- match_phrase：短语匹配
- range：范围查询
- bool：组合查询（must / should / must_not / filter）
- aggregation：聚合分析（分组、统计、去重）
9. 深度分页问题
from + size过大会深度翻页，性能极差- 解决方案：
- search_after（推荐，生产用）
- scroll`（适合大量导出）
10. 写入优化
- 批量写入：bulk
- 关闭刷新：加大 refresh_interval
- 副本数调为 0 后再恢复
- 合理设置分片数
11. 查询优化
- 避免
*前缀模糊查询 - 使用 filter 代替 query（不算分，缓存友好）
- 字段设置合理类型（keyword 不分词）
- 避免大结果集返回
- 利用路由（routing）定位分片
12. 脑裂问题（老生常谈）
-
原因：网络问题导致多个节点选主
-
解决：
discovery.zen.minimum_master_nodes: (master节点数/2)+1新版已内置更好的选举机制，基本不会出现。
13. 典型应用场景
- 搜索引擎（商城、APP 搜索）
- 日志分析（ELK）
- 用户行为分析
- 地理信息检索（附近的店）
- 报表聚合统计
14. 一句话背诵版
- 分片实现分布式，副本实现高可用
- 写入靠translog防丢，查询靠分词提速
- 全文检索用match，精确匹配用term
- 深度分页用search_after
- 大查询用filter，小结果用must