经典面试题：Elasticsearch 如何实现亿级数据的毫秒级查询效率优化面试官经常关注的大数据查询效率问题，实际上考验的是应聘者对Elasticsearch性能优化的理解。在处理大规模数据（数十亿级别）时，Elasticsearch的查询效率并不总是理想，尤其是在初次搜索时可能出现较长延迟。性能优化并非易事，没有万能的解决方案。
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1 增大内存: es性能优化的杀手锏: filesystem cache(OS cache): 也就是说 尽量让内存可以容纳所有的索引数据文件,那么搜索的时候就基本都是走内存的,性能会非常高。磁盘和OS cache扫描速度相差近一个数量级,可能一个是1到几百毫秒,另一个是秒。最佳的情况下,就是单机机器的内存,至少可以容纳单机数据量的一半。
ES（Elasticsearch）面试题通常涉及以下几个方面的知识：1.基础知识：包括Elasticsearch的基本概念、架构、数据类型、索引、文档等。2.查询语言：如DSL（DomainSpecificLanguage）查询语言，包括基本查询、复合查询、过滤查询、排序、分页等。3.聚合：如桶聚合、指标聚合、管道聚合等，以及如何进行分组、排序和计...
(1)当分片所在的节点接收到来自协调节点的请求后,会将请求写入到 MemoryBuffffer,然后定时(默认是每隔 1 秒)写入到 Filesystem Cache,这个从 MomeryBuffffer 到 Filesystem Cache 的过程就叫做 refresh; (2)当然在某些情况下,存在 Momery Buffffer 和 Filesystem Cache 的数据可能会丢失,ES 是通过translog 的机制...
Elasticsearch面试中，考察的重点在于其在大数据生态系统中的重要性，理解其基本原理和概念，如实时搜索、分布式特性等。以下是精选的部分面试题：描述Elasticsearch的删除和更新文档流程，以及如何保证读写一致性。 索引调优手段，如日期模板创建索引、使用别名、定时force_merge等，以及如何优化写入性能和倒排...
新年升级版：Elasticsearch面试精华，24个进阶挑战（必看收藏） 面试官的心声，揭示Elasticsearch实战秘密：公司如何巧妙运用ES？掌握集群架构（13节点，20+索引，10分片）和索引管理策略（别名管理、rollover API、force_merge、shrink、curator）至关重要。设计与调优，日程表模板与别名管理，以及force_merge...
对于向前翻页,ES中没有相应API,但是根据官方说法(https://github.com/elastic/elasticsearch/issues/29449),ES中的向前翻页问题可以通过翻转排序方式来实现即: Scroll和 search_after 原理基本相同,他们都采用了游标的方式来进行深分页。 这种方式虽然能够一定程度上解决深分页问题。但是,它们并不是深分页问题的终极...
京东面试题：Elasticsearch深度分页解决方案 Elasticsearch在实时搜索与分析中，虽然提供了分页功能，但应尽量避免深度分页。其From/Size参数用于控制分页，但过度使用可能导致性能问题，特别是当涉及大量数据和深度分页时。以下是一些分页策略的分析：From/Size参数与查询执行 查询语句中，From和Size参数用于指定...
ES，全称为Elasticsearch，是一个开源的、基于RESTful接口的文档搜索引擎，它以Lucene库作为底层支持。用户通过JSON格式的CRUD操作，能够有效地存储和管理文本、数值、地理空间、结构化及非结构化数据，其数据管理通过Kibana可视化，并提供了交互式的数据分析。最新的稳定版本是ES 7.10.0，它具备实时搜索功能，...
理解对象与构造函数的区别是解答的基础。在ES规范中，对象被定义为一组无序的基本值、对象和函数的集合。构造函数用于创建特定类型的对象，通常以大写字母开头，通过new操作符实例化。每个JS对象都关联一个原型对象，用于继承属性和方法。对象的__proto__属性指向其对应的原型对象。而这个原型对象又指向构造...
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