MongoDB 与 Elasticsearch

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ObjectID 有哪些部分组成

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一共有四部分组成:时间戳、客户端 ID、客户进程 ID、三个字节的增量计数器

当我试图更新一个正在被迁移的块(chunk)上的文档时会发生什么

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更新操作会立即发生在旧的分片(shard)上,然后更改才会在所有权转移 (ownership transfers)前复制到新的分片上

为什么要在 MongoDB 中使用分析器

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MongoDB 中包括了一个可以显示数据库中每个操作性能特点的数据库分析器。通过这个分析器你可以找到比预期慢的查询(或写操作);利用这一信息,比如, 可以确定是否需要添加索引。

解释一下 MongoDB 中的索引是什么

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索引是 MongoDB 中的特殊结构，它以易于遍历的形式存储一小部分数据集。索引按索引中指定的字段的值排序，存储特定字段或一组字段的值

什么是集合（表）

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集合就是一组 MongoDB 文档。它相当于关系型数据库（RDBMS）中的表这种概念。集合位于单独的一个数据库中。一个集合内的多个文档可以有多个不同的字段。一般来说，集合中的文档都有着相同或相关的目的。

什么是 NoSQL 数据库？NoSQL 和 RDBMS 有什么区别？在哪些情况下使用和不使用 NoSQL 数据库？

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NoSQL 是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL 采用的是键值对的方式存储数据。在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时，随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑。使用 NoSQL 数据库。在考虑数据库的成熟度；支持；分析和商业智能；管理及专业性等问题时，应优先考虑关系型数据库

提及插入文档的命令语法是什么？

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用于插入文档的命令语法是 database.collection.insert（文档）

如果在一个分片（shard）停止或者很慢的时候,我发起一个查询会怎样

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如果一个分片（shard）停止了，除非查询设置了“partial”选项,否则查询会返回一个错误。如果一个分片（shard）响应很慢，MongoDB 则会等待它的响应

如何执行事务/加锁？

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因为 MongoDB 设计就是轻量高性能，所以没有传统的锁和复杂的事务的回滚

Elasticsearch 读取数据

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使用 RestFul API 向对应的 node 发送查询请求，根据 did 来判断在哪个 shard 上，返回的是 primary和 replica 的 node 节点集合。这样会负载均衡地把查询发送到对应节点，之后对应节点接收到请求，将document 数据返回协调节点，协调节点把 document 返回给客户端。

您能解释一下 X-Pack for Elasticsearch 的功能和重要性吗

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X-Pack 是与 Elasticsearch 一起安装的扩展程序。 X-Pack 的各种功能包括安全性（基于⻆色的访问，特权/权限，⻆色和用户安全性），监视，报告，警报等。

Elasticsearch 中的节点（比如共 20 个），其中的 10 个选了一个 master，另外 10 个选了另一个 master，怎么办

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1. 当集群 master 候选数量不小于 3 个时，可以通过设置最少投票通过数量（discovery.zen.minimum_master_nodes）超过所有候选节点一半以上来解决脑裂问题；

2. 当候选数量为两个时，只能修改为唯一的一个 master 候选，其他作为data 节点，避免脑裂问题

解释一下 Elasticsearch 集群中的索引的概念？

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Elasticsearch 集群可以包含多个索引，与关系数据库相比，它们相当于数据库表

你可以列出 Elasticsearch 各种类型的分析器吗

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Elasticsearch Analyzer 的类型为内置分析器和自定义分析器。 Standard Analyzer 标准分析器是默认分词器，如果未指定，则使用该分词器。它基于 Unicode 文本分割算法，适用于大多数语言。 Whitespace Analyzer 基于空格字符切词。 Stop Analyzer 在 simple Analyzer 的基础上，移除停用词。 Keyword Analyzer 不切词，将输入的整个串一起返回。自定义分词器的模板自定义分词器的在Mapping 的 Setting 部分设置

PUT my\_custom\_index
{
 "settings":{
 "analysis":{
 "char\_filter":{
 },
 "tokenizer":{
 },
 "filter":{
 },
 "analyzer":{
 }
 }
 }
}

其中： “char_filter”:{},——对应字符过滤部分； “tokenizer”:{},——对应文本切分为分词部分； “filter”: {},——对应分词后再过滤部分； “analyzer”:{}——对应分词器组成部分，其中会包含：1. 2. 3

解释一下 Elasticsearch Node？

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节点是 Elasticsearch 的实例。实际业务中，我们会说：ES 集群包含 3 个节点、7 个节点。这里节点实际就是：一个独立的 Elasticsearch 进程，一般将一个节点部署到一台独立的服务器或者虚拟机、容器中。不同节点根据⻆色不同，可以划分为：主节点帮助配置和管理在整个集群中添加和删除节点。数据节点存储数据并执行诸如 CRUD（创建/读取/更新/删除）操作，对数据进行搜索和聚合的操作。客户端节点（或者说：协调节点）将集群请求转发到主节点，将与数据相关的请求转发到数据节点。摄取节点用于在索引之前对文档进行预处理

Elasticsearch 在部署时，对 Linux 的设置有哪些优化方法

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关闭缓存 swap; 堆内存设置为：Min（节点内存/2, 32GB）; 设置最大文件句柄数；线程池+队列大小根据业务需要做调整；磁盘存储 raid 方式——存储有条件使用 RAID10，增加单节点性能以及避免单节点存储故障

请解释有关 Elasticsearch 的 NRT

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从文档索引（写入）到可搜索到之间的延迟默认一秒钟，因此 Elasticsearch 是近实时（NRT）搜索平台。也就是说：文档写入，最快一秒钟被索引到，不能再快了。写入调优的时候，我们通常会动态调整： refresh_interval = 30s 或者更达值，以使得写入数据更晚一点时间被搜索到

elasticsearch 的 document 设计

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在使用 es 时避免使用复杂的查询语句（Join、聚合），就是在建立索引时，就根据查询语句建立好对应的元数据