1. 什么是Elasticsearch，概念
ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，用于全文搜索、结构化搜索以及分析，使用java开发，提供RESTful web接口，每个字段都被索引并可被搜索，可以快速存储、搜索、分析海量的数据
2. 什么是倒排索引？
倒排索引，就是通过分词策略，将文档的内容进行分词，然后记录每个分词在出现的文档ID和位置，这样每个分词就记录一系列的文档，然后就可以通过分词在这个映射表中找到其出现的文档和位置，这样会大大提高检索效率
3. text 和 keyword类型的区别？
keyword 类型是不会分词的，直接根据字符串内容建立倒排索引，keyword类型的字段只能通过精确值搜索到；Text 类型在存入 Elasticsearch 的时候，会根据分词策略先分词，然后根据分词后的内容建立倒排索引
4. 有哪些名词，解释一下
（1）index 索引： 索引类似于mysql 中的数据库
（2）type 类型： 类型是用来定义数据结构，7.X之后基本不用了，默认 _doc
（3）document 文档： 一个文档就是一条记录，就是一条记录
（4）Field 字段： Field是Elasticsearch的最小单位，一个document里面有多个field
（5）shard 分片： 单台机器无法存储大量数据，es可以将一个索引中的数据切分为多个shard，分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。在单机上，设置再多的分片也是没有用的
（6）replica 副本： 副本数量，默认是1，当集群模式时，会为每一个分片生成一个副本，副本存储在其他的服务器上。当主分片服务器故障时，副分片立即成为主分片，从而达到了高可用
5. query 和 filter 的区别
（1）query： 查询操作不仅仅会进行查询，还会计算分值，用于确定相关度
（2）filter： 查询操作仅判断是否满足查询条件，不会计算任何分值，也不会关心返回的排序问题，同时，filter 查询的结果可以被缓存，提高性能
6. es 的分布式架构原理能说一下吗，是怎么实现分布式的？
一个索引可以被拆分成好几个分片shard，每个shard存储部分数据。拆分shard的好处是，一是为了横向扩展，每个分片均分shard的数据，当数据量太大时，可以新增集群中的机器，新建一个索引，将旧数据导进新索引。二是提高性能，数据分布在不同的shard，即在多台机器上，所有的操作，都会在多台机器上分布式执行，提高了吞吐量和性能。
每个shard数据是有副本的，默认是1个，每个shard 都有一个主分片 primard shard ，负责写入数据，还有几个 replica shard，主分片写入数据后会同步到其他几个 replica shard，当主分片机器故障后，副分片立即成为主分片，从而实现了高可用
7. 当数据量很大时，如何提高查询效率？
当查询es时，操作系统会将磁盘中的数据自动缓存到 filesystem cache 里面，要给 filesystem cache更多的内存
数据预热，将部分热点数据提前刷到 filesystem cache 中，这样效率会高
冷热分离，将热点数据写到一个索引中，冷门数据写到另外的索引中
不允许深度分页查询，深度查询时非常慢的
