一、搜索引擎篇-揭开es神秘的面纱

一、es是什么？

elasticsearch是一个开源的分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，它的底层是开源库lucene。

二、lucene是什么？

最受欢迎的java开源全文搜索引擎开发工具包。 提供了完整的查询引擎和索引引擎， 部分文本分词引擎。

三、es中shard是什么？

一个index可能存储大量的数据，以至于一台机器放不下，即使能承载，用单机查询全量数据，也相当耗时。为了解决这个问题，es将index中的数据分成多份，每一份叫一个shard。

四、es中replica是什么？

replica即为shard的备份， 每个shard可以有多个replica， 其中一个是primary shard， 剩余的是replica shard。replica除可以起到容错的作用外， 还可以提高查询并发度。

五、lucene在es中的作用？

es的每个副本实际上是一个lucene index实例。

六、es集群结构：

索引的六个分片被均匀分配到集群的三个节点中

1、名词解释：

node代表机器节点

P代表primary shard 主分片

R代表replica shard 副分片

2、分片分配规则：

2.1、让节点间均匀存储。

2.2、保证不把主分片和副分片分配到同一个节点，避免单个节点故障引起数据丢失。

3、集群容灾：

分布式系统难免出现故障，当节点异常时，es会自动处理异常节点。

3.1、主节点异常：

集群会重新选举主节点

3.2、主分片异常：

将副分片提升为主分片

七、为什么需要搜索引擎？

数据库适合结构化数据的精确查询，而不适合半结构化、 非结构化数据的模糊查询及灵活搜索（特别是数据量大时），无法提供想要的实时性。

结构化数据：用表、字段表示的数据

半结构化数据： xml、html

非结构化数据： 文本、 文档、 图片、 音频、 视频等

八、搜索引擎如何做到？

1、为什么称为倒排索引？

原名Inverted index， 失败地翻译成了倒排索引， 正确翻译为： 反向索引

2、索引可以合并在一起吗？

3、反向索引的记录数会不会很大？

《牛津词典》 收词41万 《现代汉语规范词典》 收录字数13000多个， 收录词数72000多个

结论： 量不会很大， 100万以内； 通过这个索引找文章会很快。

4、如何建立这样一个索引？

5、java开源中文分词器有哪些？

常用中文分词器有： IKAnalyzer mmseg4j

6、分词时能不能统计出词的出现次数、 位置？

九、搜索

1、如何做才能快速查询到与“火锅” 有关的新闻？

使用分词器对数据进行分词， 建立反向索引

2、有了反向索引了， 如何进行搜索？

3、合并后列表该如何排序？

我们希望最相关的排在最前面

4、相关性如何度量？

人可以通过读内容判定相关性，机器不懂人言，得需要一套能评估相关性的模型

5、如何根据次数建立一个相关性评估模型？

规则1：统计出现次数，根据次数从高到底排序

规则2：加入权重，标题权重10，内容权重1，计算权重得分，从高到底排序