什么是倒排索引？有什么好处？

倒排索引是一种用于快速检索的数据结构，常用于搜索引擎和数据库中。与传统的正排索引不同，倒排索引是根据关键词来建立索引，而不是根据文档ID。

倒排索引的建立过程如下：首先，将每个文档拆分成一系列的关键词或词项，然后建立一个词项到文档的映射。对每个关键词，记录包含该关键词的文档列表。倒排索引的结构类似于一个词项-文档倒排表，可以快速地定位包含特定关键词的文档。

倒排索引的好处有以下几点

首先，它可以快速地定位到包含特定关键词的文档，提高检索效率。相比于正排索引，倒排索引不需要遍历整个文档集合，而是直接通过关键词索引到对应的文档列表，减少了搜索时间。
其次，倒排索引可以支持复杂的查询操作。通过对多个关键词的组合查询，可以实现更精确的检索结果。倒排索引可以根据多个关键词的交集、并集或者其他逻辑关系来进行查询，提供更灵活的搜索功能。

搜索引擎为什么比MySQL查询快？

倒排索引：搜索引擎使用倒排索引来构建索引，而MySQL使用正排索引。倒排索引是一种将关键词与文档进行映射的数据结构，能够快速定位包含特定关键词的文档。相比之下，正排索引需要遍历整个数据表才能找到匹配的记录。倒排索引的使用能够大大减少搜索时间，提高查询效率。
分布式架构：搜索引擎往往采用分布式架构，将索引和数据分散存储在多个节点上。这种架构可以将查询请求并行处理，从而加快查询速度。相反，MySQL通常采用集中式架构，所有数据都存储在一个节点上，无法进行并行处理。

ES了解多少？说说你们公司的ES集群架构。

Elasticsearch（ES）是一个基于Lucene的开源搜索引擎，具有强大的全文搜索和分析能力。下面是一些ES的核心概念：

索引（Index）：索引是ES中最高级别的数据容器，它类似于数据库中的数据库。每个索引可以包含多个文档，并且可以定义不同类型的字段。
类型（Type）：类型是索引内的逻辑分组，它类似于数据库中的表。每个类型都有自己的映射，定义了文档中包含的字段和其数据类型。
文档（Document）：文档是ES中的最小数据单元。它是一个JSON格式的数据对象，类似于数据库中的一行记录。每个文档都有一个唯一的ID，用于标识和检索。
字段（Field）：字段是文档中的数据项，可以是文本、数字、日期等类型。每个字段都有自己的数据类型、分析器和索引选项。

一般来说，ES集群架构通常采用多机房多节点的方式。每个节点都是一个单独的ES实例，它们可以分布在不同的物理服务器或虚拟机上。一个集群可以包含多个节点，每个节点都有自己的唯一标识符和角色。

在一个ES集群中，索引被分为多个分片，每个分片是一个独立的、可被分配到不同节点上的数据单元。每个分片都有自己的副本，用于提高数据的可靠性和可用性。分片和副本的数量可以根据需求进行设置，通常会将它们分配到不同的机房，以确保一旦某个机房宕机，数据不会丢失。

ES集群还有一个主节点，它负责协调集群中的各个节点，处理集群的管理和状态相关的任务。

在应用中，ES常常与Logstash和Kibana组成ELK堆栈，用于实时的日志收集、存储和可视化。Logstash用于收集和处理日志数据（但通常会选择使用filebeat），将其发送到ES集群中进行索引和存储。Kibana则提供了一个直观的用户界面，用于查询和可视化ES中的数据。

如何进行中文分词？用过哪些分词器？

因为中文默认分词支持的不好，每个汉字都会分割开来，那么分词的意义也就没有了，不仅有以前的语句歧义，而且每天都会产生各种网络用语，如果支持的不好确实很容易导致搜索结果的混乱，但是我们也不用做的太细致，基本满足自己的业务需求即可，在搜索引擎方面毕竟百度'一统'中国，谷歌'一统'天下

因为中文在没有明显的分隔符的情况下很难进行准确的分词。在中文分词方面，常用的分词器有以下几种：

大家耳熟能详的IK分词器

HanLP是一款基于自然语言处理的中文分词器，具有较高的准确性和性能。它支持细粒度和智能分词模式，并且具备词性标注和命名实体识别等功能。

Jieba：Jieba是一款Python中文分词器，具有较快的分词速度和较好的准确性。它采用了基于前缀词典的分词算法，可以处理大规模文本的分词需求。

ES写入数据的工作原理是什么？

在了解ES写入数据的原理前，得知道ES节点有什么身份，ES节点身份包含如下：主节点、数据节点、协调节点；

主节点是整个ES集群的"指挥官"，负责管理集群的状态、进行索引的创建和删除、分配和迁移分片等操作。主节点是唯一的，当主节点不可用时，其他节点会重新选举一个新的主节点。
数据节点是用来存储分片数据的节点。ES将索引分成多个分片，分布在不同的数据节点上，每个节点负责管理和存储一部分分片的数据。数据节点承担了实际的数据存储和检索工作。
协调节点是将查询请求发送给数据节点，并在数据节点返回结果后进行结果的汇总和排序，然后将结果返回给客户端。协调节点的作用是协调各个数据节点的工作，提高查询的效率。
Ingest节点（摄取节点）：用于在数据写入索引之前对数据进行预处理。Ingest节点可以执行一系列的处理操作，如数据的解析、转换、过滤等。它可以用于实时处理数据，将数据转换成适合索引的格式。

当写入请求到达任意节点时，该节点将扮演协调节点的角色。协调节点会负责接收请求，并进行一系列计算来确定数据应该存储在哪个数据节点上。如果集群中配置了Ingest节点，那么协调节点会将写入请求转发给Ingest节点进行数据的预处理。Ingest节点会执行管道中定义的操作，如数据转换、过滤、标准化等，然后将处理后的数据发送给相应的数据节点进行存储。

一旦数据节点接收到处理后的数据，它们将负责将数据存储到正确的分片和副本分片中。每个分片都存储着索引的一部分数据。当所有分片和副本分片都成功存储数据后，协调节点将返回成功的响应给客户端。

ES查询数据的工作原理是什么？

当一个查询请求到达协调节点时，协调节点会将请求发送到所有的数据节点上，并行进行查询操作。每个数据节点只负责查询自己所存储的分片数据，并返回查询结果给协调节点。协调节点会收集并合并所有数据节点的查询结果，然后进行归总和排序处理，最终将结果返回给客户端。

这种并行查询的方式可以提高查询的速度和性能，特别是在处理大量数据和复杂查询的情况下。同时，由于数据节点负责存储分片数据，可以将查询任务分配给不同的数据节点，从而实现负载均衡和分布式处理。这样的设计使得Elasticsearch能够快速响应查询请求，并处理大规模的数据。

ES部署时，要如何进行优化？

在JVM层面，确保将最大堆和最小堆内存设置为适当的大小，以充分利用系统的资源和处理能力。

在分片方面，确保合理的分片布局和数量。主分片和副本分片应该在同一个机房，以减少网络延迟。增加主分片的数量可以提高查询的并发性能。此外，使用SSD硬盘可以提高数据的读写速度。

在架构设计方面，确保在部署ES集群时提前设计好节点的身份，可以针对不同的节点进行专门的配置。主节点可以使用较低配置的硬件，主要负责集群状态的管理。数据节点需要提供较好的存储硬盘和内存，以存储和处理数据。协调节点需要提供大内存，以处理查询请求和汇总结果。如果需要处理写入请求的预处理，可以配置Ingest节点，实现读写分离，提高系统的性能和可扩展性。