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一、前言

书接上回，我本以为我跟面试我的小姐姐情投意合，这次工作肯定是十拿九稳了。

殊不知最后卡在了hr大姐那里了，说我体格太小不合适，我是来面试开发来了，不是面试驴拉磨来了， 我怀疑hr跟刘婶是亲戚吧，以貌取人、以体格取人。。。

由于以为昨天十拿九稳，今天也没有约面试，闲着也是闲着，我准备找我在北京当工程师的发小去玩一天，他跟我说他是什么长方体固体定向移动工程师，我也不懂这是个什么，感觉比Java工程师要厉害，决定今天去拜访他一下。

换乘了四趟地铁，又坐了十几站公交车，终于来到了我发小猴哥这里来了，他之前在电话里跟我说他现在混得特别好，从之前的一无所有，混到现在的。。。，由于地铁上信号不太好后面混成啥样没听清就挂断了，我觉得怎么也混到了呼风唤雨的地步了吧。

到了目的地跟他打电话，他跟我说他在幸福小区顶楼，直接上来吧没有门，我寻思什么房子这么高级没有门呢，结果上来了远远的就看见他的背影了，我终于知道后面说的现在混成什么样了，原来是从之前的一无所有，混成现在的身无分文了啊。。。

我：“猴哥，你不是说你在顶楼没有门吗？”

猴哥：“对啊，你看我现在不就在顶楼正干活呢嘛，这顶楼还没有盖好，所以当然没有门了嘛”。

我：“行吧，说不过你，那你不是工程师吗，什么长方体固体定向移动工程师”。

猴哥：“对啊，你看我手里的砖是长方体吧，我从这边给他移动到这边，我这一套下来不就是长方体固体定向移动工程师嘛”。

我：“得，你来了大城市了以后套路也变深了啊”。

猴哥：“那必须的，对了小奇你来北京不是来面试Java了吗，面试的怎么样了？”

我：“别提了，人家嫌我体格不好，我要是有你这体格那我就杠杠的上班了”。

猴哥：“那你正好也别找开发工作了，你直接跟我干好了，干一个月你体格也就好了”。

我：“那你们这里加班吗？压力大不大？”

猴哥：“一点都不大，你可以看看我们大门口的岗位要求，我感觉简简单单啦，跟你们程序员还是没法比的哦”。

我：“在哪呢？我去看看”。

我：“你们这特么都是跟谁学的，现在工地也这么卷的吗？“

猴哥：“没办法，我们前一段时间空降了一个工头，之前是某大厂程序员，给我们定了规矩，现在我们每天回去还得写ppt呢”。

我：“这特么都是大厂给社会输送的人才，你得好好跟着你们工头干啊”。

猴哥：“必须的，等我我收拾一下，我们出去玩”。

我：“你这就收拾好了啊，不换身衣服啊”。

猴哥：“不用换，一会领导打电话还得赶回来干活呢，你们不是也随时待命，陪女朋友逛商场也得背着电脑嘛”。

我：“以后学我点好的，别学我坏的”。

猴哥：“不是你也没有好的啊”。

我：“我。。。”。

二、面试

从发小那里玩完下午回来的路上突然接到了一个电话，电话那头的小姐姐声音甜美，说是在简历库中看到了我的简历，问我有没有时间去现场面试，我想着反正现在也没有事情，不如就去面试，小姐姐说加我微信，一会发我公司地址。

加了小姐姐微信后，上来肯定是先看一波朋友圈啊，小司机可能不太懂，但是老司机已经开始分析了，该说不说这个小姐姐确实正品啊，比刘婶强多了，为了弥补被我刘婶视觉冲击到的读者，我就把小姐姐的照片分享给大家。

到了地方后小姐姐把我带进一个小黑屋，正在我窃喜可能会发生点什么的时候之间她拿了面试题过来了，说外面没有地方了，就在这个小屋子里做题吧，唉，白期待了。

做完题来了一位面试官，我一看是男的就瞬间没了兴趣，但是来都来了，怎么也得面试完啊。

面试官：“小奇是吧”。

我：“是我”。

面试官：“我看你简历上写的精通ElasticSearch？是真的还是写错了”。

我：“我时而精通时而模糊，你就问吧”。

面试官：“行，那你就先简单的说一下ElasticSearch是什么吧”。

三、ElasticSearch是什么

我：“ElasticSearch是用Java开发的，并且是当前最流行的开源的企业级搜索引擎，它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，它能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便”。

四、ElasticSearch索引原理

面试官：“嗯，你能说一下ElasticSearch使用的什么索引吗，有什么原理吗”。

我：ElasticSearch中分词使用的是倒排索引。

我：ElasticSearch先将文章的内容进行分词，将词和行数关联起来，然后将重复的词去重，将行数记录下来，这样我们上面如果搜索hello这个词的话就会给他展示第1和2行的数据，因为hello就在这两行里面，而不用再全文章扫描了。

面试官：“嗯，为什么有些数据库在数据量变大的时候性能下降的非常厉害，而ElasticSearch数据量越来越大的时候反而性能下降的不明显呢”。

我：因为我们可以看到，无论文章有多少的内容，我们最后都会去重，也就是说最后的索引表中的条数不会超过所有的单词。

也就是说假如世界上只有100个单词，那么最后索引表中只有100条数据，因为文章是由单词组成的，文章内容再多最后去重后也只有100条数据，只不过数据的所在行有所变化而已。

这样我们就看出来了，文章内容越多，他的单词重复率越高，查询性能降低的也越来越慢。

五、ElasticSearch分词器

面试官：“嗯，那我们怎么知道一句话中哪些是词语呢，怎么来分词呢”。

我：如果文章是英文的，那么非常好分词，因为英文单词中间有空格，我们根据空格就可以分词，这样直接使用ElasticSearch自带的分词器就好。

如果文章是中文的，那么使用ElasticSearch自带的分词器就不是很好了，因为它会将中文的每一字都给分开，显然是不合理的，总不能把奇哥很帅分开吧。

所以我们可以使用IK中文分词器，我们使用这个插件就可以实现中文内容的分词了。

六、ElasticSearch有哪些使用场景呢

面试官：“嗯，那你说一下ElasticSearch有哪些使用场景呢”。

我：一般的话像百度这种的专门做搜索的，你搜索关键词，他会帮你找到对应的内容，并且给他标红。

我：还有像淘宝、京东这种购物网站，搜索关键词也会展示内容，并且关键词高亮处理。

面试官：“小伙子不错呀，什么时候能入职呢”

我：“额。。。我后面还约了面试呢，怎么也得一周左右了吧”

面试官：“别面别家的了，就来我这吧，条件随便开”

我：“不不不，容我考虑考虑”。

面试官：“行，那等你考虑好了告诉我，今天就先这样，你还有什么问题要问我的吗”

我：“我有问题要问”。

面试官：“什么问题”

我：“就是带我的那个hr球姐有对象吗。。。”

七、总结

这里关于ElasticSearch还没有整理完毕，文章后面持续更新，建议收藏。

文章中涉及到的命令大家一定要像我一样每个都敲几遍，只有在敲的过程中才能发现自己对命令是否真正的掌握了。

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