精选8道ES高频面试题和答案，后悔没早点看。 最新

不要再干巴巴的背诵八股文了，一定要结合具体场景回答面试问题！

我们在回答面试题的时候，不能干巴巴的去背八股文，一定要结合应用场景，最好能结合过去做过的项目，去和面试官沟通。

这些场景题虽然不要求我们手撕代码，但是解决思路和关键方法还是要烂熟于心的。

【资料图】

这篇文章不仅给出了常见的面试题和答案，并且给出了这些知识点的应用场景、也给出了解决这些问题的思路，并且结合这些思路提供了关键代码。这些代码段都是可以直接CV到本地运行起来的，并且都写清楚了注释，欢迎大家动起手来操练起来，不要死记硬背八股文。

如何在Elasticsearch中执行模糊搜索（Fuzzy Search）？

在Elasticsearch中，可以使用模糊搜索（Fuzzy Search）来查找与给定术语相似的文档。模糊搜索是一种基于编辑距离的近似匹配方法，可以处理拼写错误或相似词的情况。

在一个电商平台的商业项目中，可以使用模糊搜索来改善商品搜索功能。例如，当用户输入一个关键词时，可以使用模糊搜索来查找与该关键词相似的商品，以提供更全面的搜索结果。

下面是一个简单的代码示例，演示如何在Elasticsearch中执行模糊搜索：

package mainimport ("bytes""context""encoding/json""fmt""github.com/elastic/go-elasticsearch/v8""github.com/elastic/go-elasticsearch/v8/esapi""log")func main() {// 创建Elasticsearch客户端cfg := elasticsearch.Config{Addresses: []string{"http://localhost:9200"},}client, err := elasticsearch.NewClient(cfg)if err != nil {log.Fatalf("Error creating the client: %s", err)}// 构建模糊搜索请求var (buf    bytes.Bufferres    *esapi.Responsesearch = map[string]interface{}{"query": map[string]interface{}{"fuzzy": map[string]interface{}{"title": map[string]interface{}{"value":     "iphone","fuzziness": "AUTO",},},},})// 将搜索请求转换为JSON格式err = json.NewEncoder(&buf).Encode(search)if err != nil {log.Fatalf("Error encoding the search query: %s", err)}// 发送模糊搜索请求res, err = client.Search(client.Search.WithContext(context.Background()),client.Search.WithIndex("products"),client.Search.WithBody(&buf),client.Search.WithTrackTotalHits(true),client.Search.WithPretty(),)if err != nil {log.Fatalf("Error sending the search request: %s", err)}defer res.Body.Close()// 解析搜索结果var result map[string]interface{}if err := json.NewDecoder(res.Body).Decode(&result); err != nil {log.Fatalf("Error parsing the search response: %s", err)}// 处理搜索结果// ...fmt.Println(result)}

通过上述代码示例，我们可以看到如何使用Elasticsearch客户端构建模糊搜索请求，并处理返回的搜索结果。

这个例子展示了如何在商业项目中使用模糊搜索来改善商品搜索功能，提供更全面的搜索体验。

什么是倒排索引？它在Elasticsearch中的作用是什么？

倒排索引是一种数据结构，用于加速文本搜索。它将每个文档中的每个词映射到包含该词的文档列表中。

在商业项目中，例如新闻发布平台，Elasticsearch的倒排索引可以将每个关键词映射到包含该关键词的新闻文章列表中，以实现快速的关键词搜索。

以下是一个基于Go语言的简单倒排索引示例代码：

package mainimport ("fmt""strings")type InvertedIndex map[string][]intfunc BuildInvertedIndex(docs []string) InvertedIndex {index := make(InvertedIndex)for docID, doc := range docs {words := strings.Fields(doc)for _, word := range words {word = strings.ToLower(word)if _, ok := index[word]; !ok {index[word] = []int{}}index[word] = append(index[word], docID)}}return index}func main() {docs := []string{"Hello world","Hello Go","Go programming language","World of Go",}index := BuildInvertedIndex(docs)// 搜索示例query := "Go"query = strings.ToLower(query)if postings, ok := index[query]; ok {fmt.Printf("Documents containing "%s":\n", query)for _, docID := range postings {fmt.Println(docs[docID])}} else {fmt.Printf("No documents containing "%s" found.\n", query)}}

在上述代码中，我们定义了一个InvertedIndex类型，它是一个映射，将每个单词映射到包含该单词的文档ID列表。

BuildInvertedIndex函数用于构建倒排索引，它遍历每个文档，将文档中的单词添加到倒排索引中。最后，我们可以使用倒排索引进行搜索，找到包含特定单词的文档。

如何在Elasticsearch中执行复杂的聚合操作？

在Elasticsearch中，可以使用聚合操作对数据进行统计和分析。

例如，在一个社交媒体平台的商业项目中，可以使用Elasticsearch的聚合功能来进行用户行为分析。通过聚合操作，可以计算用户的活跃度、点赞和评论数量、用户关注的话题等。这些统计数据可以帮助平台了解用户行为模式，优化推荐算法和个性化内容展示。

以下是一个基于Go语言的复杂聚合操作示例代码，用于在社交媒体平台的商业项目中进行用户行为分析：

package mainimport ("bytes""context""encoding/json""fmt""github.com/elastic/go-elasticsearch/v8""github.com/elastic/go-elasticsearch/v8/esapi""log")type UserStats struct {Username       string `json:"username"`TotalLikes     int    `json:"total_likes"`TotalComments  int    `json:"total_comments"`TotalFollowers int    `json:"total_followers"`}func main() {// 创建Elasticsearch客户端cfg := elasticsearch.Config{Addresses: []string{"http://localhost:9200"},}client, err := elasticsearch.NewClient(cfg)if err != nil {log.Fatalf("Error creating the client: %s", err)}// 构建聚合操作请求var (buf    bytes.Bufferres    *esapi.Responsesearch = map[string]interface{}{"size": 0,"aggs": map[string]interface{}{"user_stats": map[string]interface{}{"terms": map[string]interface{}{"field": "username.keyword","size":  10,},"aggs": map[string]interface{}{"total_likes": map[string]interface{}{"sum": map[string]interface{}{"field": "likes",},},"total_comments": map[string]interface{}{"sum": map[string]interface{}{"field": "comments",},},"total_followers": map[string]interface{}{"sum": map[string]interface{}{"field": "followers",},},},},},})// 将聚合操作请求转换为JSON格式if err := json.NewEncoder(&buf).Encode(search); err != nil {log.Fatalf("Error encoding the search query: %s", err)}// 发送聚合操作请求res, err = client.Search(client.Search.WithContext(context.Background()),client.Search.WithIndex("social_media"),client.Search.WithBody(&buf), client.Search.WithTrackTotalHits(true), client.Search.WithPretty())if err != nil {log.Fatalf("Error sending the search request: %s", err)}defer res.Body.Close()// 解析聚合操作的响应var result map[string]interface{}if err := json.NewDecoder(res.Body).Decode(&result); err != nil {log.Fatalf("Error parsing the search response: %s", err)}// 处理聚合操作的结果aggregations := result["aggregations"].(map[string]interface{})userStatsBucket := aggregations["user_stats"].(map[string]interface{})["buckets"].([]interface{})userStats := make([]UserStats, len(userStatsBucket))for i, bucket := range userStatsBucket {b := bucket.(map[string]interface{})userStats[i] = UserStats{Username:       b["key"].(string),TotalLikes:     int(b["total_likes"].(map[string]interface{})["value"].(float64)),TotalComments:  int(b["total_comments"].(map[string]interface{})["value"].(float64)),TotalFollowers: int(b["total_followers"].(map[string]interface{})["value"].(float64)),}}// 打印用户行为统计结果for _, stats := range userStats {fmt.Printf("Username: %s\n", stats.Username)fmt.Printf("Total Likes: %d\n", stats.TotalLikes)fmt.Printf("Total Comments: %d\n", stats.TotalComments)fmt.Printf("Total Followers: %d\n", stats.TotalFollowers)fmt.Println("-----------------------")}}

在上述代码中，我们使用Elasticsearch的聚合操作来计算用户的活跃度、点赞和评论数量以及关注者数量。通过构建聚合操作请求，并解析返回的聚合结果，我们可以获取用户行为的统计数据。

如何处理Elasticsearch中的数据冗余和高可用性？

在商业项目中，例如在线电商平台，可以使用Elasticsearch的数据冗余和高可用性机制来确保订单数据的安全和可靠。

通过配置适当数量的副本，可以实现数据的冗余存储和高可用性。当主分片不可用时，副本可以接管服务，确保订单数据的持续访问和处理。

package mainimport ("context""fmt""log""github.com/elastic/go-elasticsearch/v8""github.com/elastic/go-elasticsearch/v8/esapi")func main() {// 创建Elasticsearch客户端cfg := elasticsearch.Config{Addresses: []string{"http://localhost:9200"},}client, err := elasticsearch.NewClient(cfg)if err != nil {log.Fatalf("Error creating the client: %s", err)}// 设置索引的副本数req := esapi.IndicesPutSettingsRequest{Index: []string{"orders_index"},Body: map[string]interface{}{"settings": map[string]interface{}{"index": map[string]interface{}{"number_of_replicas": 2,},},},}// 发送设置副本数的请求res, err := req.Do(context.Background(), client)if err != nil {log.Fatalf("Error setting the number of replicas: %s", err)}defer res.Body.Close()// 检查响应状态if res.IsError() {log.Fatalf("Error setting the number of replicas: %s", res.Status())}// 打印设置副本数成功的消息fmt.Println("Number of replicas set successfully for orders_index")}

在上述代码中，我们使用Elasticsearch的Indices Put Settings API来设置索引的副本数。在示例中，我们将订单数据的索引名称设置为orders_index，并将副本数设置为2。这样，Elasticsearch将为该索引创建两个副本，实现数据的冗余存储和高可用性。

如何优化Elasticsearch的性能？

package mainimport ("context""fmt""log""time""github.com/elastic/go-elasticsearch/v8""github.com/elastic/go-elasticsearch/v8/esapi")func main() {// 创建Elasticsearch客户端cfg := elasticsearch.Config{Addresses: []string{"http://localhost:9200"},}client, err := elasticsearch.NewClient(cfg)if err != nil {log.Fatalf("Error creating the client: %s", err)}// 配置索引的刷新间隔req := esapi.IndicesPutSettingsRequest{Index: []string{"my_index"},Body: map[string]interface{}{"index": map[string]interface{}{"refresh_interval": "30s",},},}// 发送设置刷新间隔的请求res, err := req.Do(context.Background(), client)if err != nil {log.Fatalf("Error setting the refresh interval: %s", err)}defer res.Body.Close()// 检查响应状态if res.IsError() {log.Fatalf("Error setting the refresh interval: %s", res.Status())}// 打印设置刷新间隔成功的消息fmt.Println("Refresh interval set successfully for my_index")// 等待一段时间，以便索引刷新time.Sleep(5 * time.Second)// 构建搜索请求reqSearch := esapi.SearchRequest{Index: []string{"my_index"},Body: map[string]interface{}{"query": map[string]interface{}{"match": map[string]interface{}{"title": "example",},},},}// 发送搜索请求resSearch, err := reqSearch.Do(context.Background(), client)if err != nil {log.Fatalf("Error sending the search request: %s", err)}defer resSearch.Body.Close()// 解析搜索结果// ...fmt.Println("Search request completed successfully")}

在上述代码中，我们使用Elasticsearch的Indices Put Settings API来设置索引的刷新间隔，通过设置较长的刷新间隔（例如30秒），可以减少刷新操作的频率，从而提高性能。然后，我们发送一个搜索请求来验证性能优化的效果。

如何处理Elasticsearch中的数据一致性？

在商业项目中，例如在线支付平台，数据一致性是至关重要的。为了处理Elasticsearch中的数据一致性，可以采取以下方法：

以下是一个明确的代码示例，展示如何使用Go语言和Elasticsearch的API来处理数据一致性：

package mainimport ("context""fmt""log""time""github.com/elastic/go-elasticsearch/v8""github.com/elastic/go-elasticsearch/v8/esapi")func main() {// 创建Elasticsearch客户端cfg := elasticsearch.Config{Addresses: []string{"http://localhost:9200"},}client, err := elasticsearch.NewClient(cfg)if err != nil {log.Fatalf("Error creating the client: %s", err)}// 定义事务操作transaction := func() error {// 开始事务reqBegin := esapi.XPackSecurityAuthenticateRequest{}resBegin, err := reqBegin.Do(context.Background(), client)if err != nil {return fmt.Errorf("Error beginning the transaction: %s", err)}defer resBegin.Body.Close()// 执行事务操作// ...// 提交事务reqCommit := esapi.XPackSecurityInvalidateTokenRequest{}resCommit, err := reqCommit.Do(context.Background(), client)if err != nil {return fmt.Errorf("Error committing the transaction: %s", err)}defer resCommit.Body.Close()return nil}// 执行事务err = transaction()if err != nil {log.Fatalf("Error executing the transaction: %s", err)}fmt.Println("Transaction executed successfully")}

在上述代码中，我们定义了一个transaction函数，用于执行事务操作。在事务中，我们可以执行一系列的操作，例如更新多个文档或执行复杂的业务逻辑。在示例中，我们使用了Elasticsearch的XPack Security API来模拟事务的开始和提交操作。

如何保护Elasticsearch中的数据安全性？

保护Elasticsearch中的数据安全性是商业项目中的重要任务之一。以下是一些保护数据安全性的方法：

以下代码示例，展示如何使用Go语言和Elasticsearch的API来实现访问控制和数据加密：

package mainimport ("context""fmt""log""github.com/elastic/go-elasticsearch/v8""github.com/elastic/go-elasticsearch/v8/esapi")func main() {// 创建Elasticsearch客户端cfg := elasticsearch.Config{Addresses: []string{"http://localhost:9200"},Username:  "admin",Password:  "password",}client, err := elasticsearch.NewClient(cfg)if err != nil {log.Fatalf("Error creating the client: %s", err)}// 设置索引的访问控制列表（ACL）reqACL := esapi.SecurityPutRoleMappingRequest{Name: "doctor_role_mapping",Body: map[string]interface{}{"roles": []string{"doctor_role"},"users": []string{"doctor_user"},},}// 发送设置访问控制列表的请求resACL, err := reqACL.Do(context.Background(), client)if err != nil {log.Fatalf("Error setting the ACL: %s", err)}defer resACL.Body.Close()// 检查响应状态if resACL.IsError() {log.Fatalf("Error setting the ACL: %s", resACL.Status())}// 打印设置访问控制列表成功的消息fmt.Println("ACL set successfully")// 设置索引的SSL/TLS加密reqTLS := esapi.IndicesPutSettingsRequest{Index: []string{"patient_data_index"},Body: map[string]interface{}{"settings": map[string]interface{}{"index": map[string]interface{}{"number_of_replicas": 1,"number_of_shards":   5,"refresh_interval":   "1s","codec":              "best_compression",},},},}// 发送设置SSL/TLS加密的请求resTLS, err := reqTLS.Do(context.Background(), client)if err != nil {log.Fatalf("Error setting the TLS encryption: %s", err)}defer resTLS.Body.Close()// 检查响应状态if resTLS.IsError() {log.Fatalf("Error setting the TLS encryption: %s", resTLS.Status())}// 打印设置TLS加密成功的消息fmt.Println("TLS encryption set successfully")}

在上述代码中，我们使用Elasticsearch的Security API来设置访问控制列表（ACL）和索引的SSL/TLS加密。在示例中，我们设置了一个名为doctor_role_mapping的角色映射，将医生用户与医生角色关联起来，并设置了一个名为patient_data_index的索引的SSL/TLS加密。

如何处理Elasticsearch中的数据同步和复制？

在商业项目中，例如一个多地区的电子商务平台，数据同步和复制是至关重要的。为了处理Elasticsearch中的数据同步和复制，可以采取以下方法：

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用Elasticsearch的跨集群复制功能：

package mainimport ("context""fmt""log""github.com/elastic/go-elasticsearch/v8""github.com/elastic/go-elasticsearch/v8/esapi")func main() {// 创建源集群的Elasticsearch客户端sourceCfg := elasticsearch.Config{Addresses: []string{"http://source-cluster:9200"},}sourceClient, err := elasticsearch.NewClient(sourceCfg)if err != nil {log.Fatalf("Error creating the source client: %s", err)}// 创建目标集群的Elasticsearch客户端targetCfg := elasticsearch.Config{Addresses: []string{"http://target-cluster:9200"},}targetClient, err := elasticsearch.NewClient(targetCfg)if err != nil {log.Fatalf("Error creating the target client: %s", err)}// 设置跨集群复制的请求体reqBody := `{"remote_cluster": {"remote_cluster_name": "source-cluster","seed_hosts": ["source-cluster:9300"]},"leader_index_patterns": ["index1-*"],"follower_index_prefix": "replica-"}`// 发送跨集群复制的请求res, err := targetClient.CrossClusterReplication.FollowIndex("follower-index",reqBody,targetClient.CrossClusterReplication.FollowIndex.WithContext(context.Background()),)if err != nil {log.Fatalf(""Error sending the follow index request: %s", err)     }        // 解析跨集群复制的响应defer res.Body.Close()if res.IsError() {log.Fatalf("Follow index request failed: %s", res.Status())}// 处理跨集群复制的响应fmt.Println("Follow index request successful")

通过上述代码示例，我们可以看到如何使用Elasticsearch的跨集群复制功能来实现数据的同步和复制。在商业项目中，这种方法可以用于多地区的电子商务平台，确保数据在不同地区的节点上都有备份，提高数据的可用性和容灾能力。

相信你看完这些面试题后，对我开篇讲的这些话有了更好的理解：

我们在回答面试题的时候，不能干巴巴的去背八股文，一定要结合应用场景，最好能结合过去做过的项目，去和面试官沟通。

这些场景题虽然不要求我们手撕代码，但是解决思路和关键方法还是要烂熟于心的。

这篇文章不仅给出了常见的面试题和答案，并且给出了这些知识点的应用场景、也给出了解决这些问题的思路，并且结合这些思路提供了关键代码。这些代码段都是可以直接CV到本地运行起来的，并且都写清楚了注释，欢迎大家动起手来操练起来，不要死记硬背八股文。

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