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Elasticsearch的优缺点：
优点：
1.Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件，分发是实时的，被叫做”Push replication”。
2.Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。
3.处理多租户（multitenancy）不需要特殊配置，而Solr则需要更多的高级设置。
4.Elasticsearch 采用 Gateway 的概念，使得完备份更加简单。
5.各节点组成对等的网络结构，某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作。
缺点：
1.只有一名开发者（当前Elasticsearch GitHub组织已经不只如此，已经有了相当活跃的维护者）
2.还不够自动（不适合当前新的Index Warmup API）
Solr的优缺点：
优点
1.Solr有一个更大、更成熟的用户、开发和贡献者社区。
2.支持添加多种格式的索引，如：HTML、PDF、微软 Office 系列软件格式以及 JSON、XML、CSV 等纯文本格式。
3.Solr比较成熟、稳定。
4.不考虑建索引的同时进行搜索，速度更快。
缺点
1.建立索引时，搜索效率下降，实时索引搜索效率不高。
Elasticsearch 与 Solr 的比较：
1.二者安装都很简单；
2.Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理，而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能;
3.Solr 支持更多格式的数据，而 Elasticsearch 仅支持json文件格式；
4.Solr 官方提供的功能更多，而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供；
5.Solr 在传统的搜索应用中表现好于 Elasticsearch，但在处理实时搜索应用时效率明显低于 Elasticsearch。
6.Solr 是传统搜索应用的有力解决方案，但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用。
solr如何实现搜索的？
倒排索引，先抽取文档中词，并建立词与文档id的映射关系，然后查询的时候会根据词去查询文档id，并查询出文档
Solr过滤器
Solr的过滤器对接收到的标记流（TokenStream ）做额外的处理
过滤查询，在查询时设置
Solr原理
Solr是基于Lucene开发的全文检索服务器，而Lucene就是一套实现了全文检索的api，其本质就是一个全文检索的过程。全文检索就是把原始文档根据一定的规则拆分成若干个关键词，然后根据关键词创建索引，当查询时先查询索引找到对应的关键词，并根据关键词找到对应的文档，也就是查询结果，最终把查询结果展示给用户的过程
Solr基于什么
基于lucene搜索库的一个搜索引擎框架，lucene是一个开放源码的全文检索引擎工具包
solr怎么设置搜索结果排名靠前
设置文档中域的boost值，值越高相关性越高，排名就靠前
IK分词器原理
本质上是词典分词，在内存中初始化一个词典，然后在分词过程中逐个读取字符，和字典中的字符相匹配，把文档中的所有词语拆分出来的过程
solr的索引查询为什么比数据库要快
Solr使用的是Lucene
API实现的全文检索。全文检索本质上是查询的索引。而数据库中并不是所有的字段都建立的索引，更何况如果使用like查询时很大的可能是不使用索引，所以使用solr查询时要比查数据库快
solr索引库个别数据索引丢失怎么办
首先Solr是不会丢失个别数据的。如果索引库中缺少数据，那就向索引库中添加
Lucene索引优化
直接使用Lucene实现全文检索已经是过时的方案，推荐使用solr。Solr已经提供了完整的全文检索解决方案
多张表的数据导入solr(解决id冲突)
在schema.xml中添加uuid，然后solrconfig那边修改update的部分，改为使用uuid生成
solr如何分词，新增词和禁用词如何解决
schema.xml文件中配置一个IK分词器，然后域指定分词器为IK
新增词添加到词典配置文件中ext.dic，禁用词添加到禁用词典配置文件中stopword.dic，然后在schema.xml文件中配置禁用词典：<filter
class="solr.StopFilterFactory" ignore="true" words="/禁止词文件目录"/>
solr多条件组合查询
创建多个查询对象，指定他们的组合关系，Occur.MUST（必须满足and），Occur.SHOULD（应该满足or），Occur.MUST_NOT（必须不满足not）
elasticsearch 了解多少，说说你们公司 es 的集群架构，索引数据大小，分片有多少，以及一些调优手段。elasticsearch
的倒排索引是什么。
ElasticSearch（简称ES）是一个分布式、Restful的搜索及分析服务器，设计用于分布式计算；能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速。和Apache
Solr一样，它也是基于Lucence的索引服务器，而ElasticSearch对比Solr的优点在于：
轻量级：安装启动方便，下载文件之后一条命令就可以启动。
Schema free：可以向服务器提交任意结构的JSON对象，Solr中使用schema.xml指定了索引结构。
多索引文件支持：使用不同的index参数就能创建另一个索引文件，Solr中需要另行配置。
分布式：Solr Cloud的配置比较复杂
倒排索引是实现“单词-文档矩阵”的一种具体存储形式，通过倒排索引，可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引主要由两个部分组成：“单词词典”和“倒排文件”。
elasticsearch 索引数据多了怎么办，如何调优，部署。
使用bulk API
初次索引的时候，把 replica 设置为 0
增大 threadpool.index.queue_size
增大 indices.memory.index_buffer_size
增大 index.translog.flush_threshold_ops
增大 index.translog.sync_interval
增大 index.engine.robin.refresh_interval
什么是ElasticSearch？
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎。它提供了具有HTTP
Web界面和无架构JSON文档的分布式，多租户能力的全文搜索引擎。Elasticsearch是用Java开发的，根据Apache许可条款作为开源发布。
您可以在文档上执行哪些基本操作？
可以在文档中进行以下操作：
a.使用ELASTICSEARCH索引文档内容。
b.使用ELASTICSEARCH抓取文档内容。
C.使用ELASTICSEARCH更新文档内容。
d.使用ELASTICSEARCH删除文档内容。
Elasticsearch中的倒排索引是什么？
倒排索引是搜索引擎的核心。搜索引擎的主要目标是在查找发生搜索条件的文档时提供快速搜索。倒排索引是一种像数据结构一样的散列图，可将用户从单词导向文档或网页。它是搜索引擎的核心。其主要目标是快速搜索从数百万文件中查找数据。
一般情况下，像下面的一样，在书中我们已经倒过来索引。根据这个词，我们可以找到这个词所在的页面。
ElasticSearch中的集群、节点、索引、文档、类型是什么？
群集是一个或多个节点（服务器）的集合，它们共同保存您的整个数据，并提供跨所有节点的联合索引和搜索功能。群集由唯一名称标识，默认情况下为“elasticsearch”。此名称很重要，因为如果节点设置为按名称加入群集，则该节点只能是群集的一部分。
节点是属于集群一部分的单个服务器。它存储数据并参与群集索引和搜索功能。
索引就像关系数据库中的“数据库”。它有一个定义多种类型的映射。索引是逻辑名称空间，映射到一个或多个主分片，并且可以有零个或多个副本分片。 MySQL
=>数据库 ElasticSearch =>索引
文档类似于关系数据库中的一行。不同之处在于索引中的每个文档可以具有不同的结构（字段），但是对于通用字段应该具有相同的数据类型。 MySQL =>
Databases => Tables => Columns / Rows ElasticSearch => Indices => Types
=>具有属性的文档
类型是索引的逻辑类别/分区，其语义完全取决于用户。
ElasticSearch是否有架构？
ElasticSearch可以有一个架构。架构是描述文档类型以及如何处理文档的不同字段的一个或多个字段的描述。Elasticsearch中的架构是一种映射，它描述了JSON文档中的字段及其数据类型，以及它们应该如何在Lucene索引中进行索引。因此，在Elasticsearch术语中，我们通常将此模式称为“映射”。
Elasticsearch具有架构灵活的能力，这意味着可以在不明确提供架构的情况下索引文档。如果未指定映射，则默认情况下，Elasticsearch会在索引期间检测文档中的新字段时动态生成一个映射。
ElasticSearch中的分片是什么？
在大多数环境中，每个节点都在单独的盒子或虚拟机上运行。
索引 - 在Elasticsearch中，索引是文档的集合。
分片 -因为Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，所以索引通常被分割成分布在多个节点上的被称为分片的元素。
ElasticSearch中的副本是什么？
一个索引被分解成碎片以便于分发和扩展。副本是分片的副本。一个节点是一个属于一个集群的ElasticSearch的运行实例。一个集群由一个或多个共享相同集群名称的节点组成。
ElasticSearch中的分析器是什么？
在ElasticSearch中索引数据时，数据由为索引定义的Analyzer在内部进行转换。
分析器由一个Tokenizer和零个或多个TokenFilter组成。编译器可以在一个或多个CharFilter之前。分析模块允许您在逻辑名称下注册分析器，然后可以在映射定义或某些API中引用它们。
Elasticsearch附带了许多可以随时使用的预建分析器。或者，您可以组合内置的字符过滤器，编译器和过滤器器来创建自定义分析器。
什么是ElasticSearch中的编译器？
编译器用于将字符串分解为术语或标记流。一个简单的编译器可能会将字符串拆分为任何遇到空格或标点的地方。Elasticsearch有许多内置标记器，可用于构建自定义分析器。