一、谈谈分词与倒排索引的原理
首先说分词是给检索用的。
英文：一个单词一个词，很简单。I am a student，词与词之间空格分隔。
中文：我是学生，就不能一个字一个字地分，我-是-学生。这是好分的。还有歧义的，使用户放心，使用-户，使-用户。人很容易看出，机器就难多了。所以市面上有各种各样的分词器，
一个强调的效率一个强调的准确率。倒排索引：倒排针对的是正排。
1. 正排就是我记得我电脑有个文档，讲了 ES 的常见问题总结。那么我就找到文档，从上往下翻
页，找到 ES 的部分。通过文档找文档内容。
2. 倒排：一个 txt 文件 ES 的常见问题 -> D:/分布式问题总结.doc。
所以倒排就是文档内容找文档。当然内容不是全部的，否则也不需要找文档了，内容就是几个分词
而已。这里的 txt 就是搜索引擎。
二、说说分段存储的思想
Lucene 是著名的搜索开源软件，ElasticSearch 和 Solr 底层用的都是它。
分段存储是 Lucene 的思想。
早期，都是一个整个文档建立一个大的倒排索引。简单，快速，但是问题随之而来。文档有个很小的改动，整个索引需要重新建立，速度慢，成本高，为了提高速度，定期更新那么时效性就差。
现在一个索引文件，拆分为多个子文件，每个子文件是段。修改的数据不影响的段不必做处理。
3、谈谈你对段合并的策略思想的认识
分段的思想大大的提高了维护索引的效率。但是随之就有了新的问题。
每次新增数据就会新增加一个段，时间久了，一个文档对应的段非常多。段多了，也就影响检索性能了。
检索过程：
1. 查询所有短中满足条件的数据
2. 对每个段的结果集合并
所以，定期的对段进行合理是很必要的。真是天下大势，分久必合合久必分。
策略：将段按大小排列分组，大到一定程度的不参与合并。小的组内合并。整体维持在一个合理的大小范围。当然这个大到底应该是多少，是用户可配置的。这也符合设计的思想。
四、了解文本相似度 TF-IDF吗
简单地说，就是你检索一个词，匹配出来的文章，网页太多了。比如 1000 个，这些内容再该怎么呈现，哪些在前面哪些在后面。这需要也有个对匹配度的评分。
TF-IDF 就是干这个的。
TF = Term Frequency 词频，一个词在这个文档中出现的频率。值越大，说明这文档越匹配，正向指标。
IDF = Inverse Document Frequency 反向文档频率，简单点说就是一个词在所有文档中都出现，那么这个词不重要。比如“的、了、我、好”这些词所有文档都出现，对检索毫无帮助。反向指标。
TF-IDF = TF / IDF复杂的公式，就不写了，主要理解他的思想即可。
五、能说说ElasticSearch 写索引的逻辑吗？
ElasticSearch 是集群的 = 主分片 + 副本分片。
写索引只能写主分片，然后主分片同步到副本分片上。但主分片不是固定的，可能网络原因，之前
还是 Node1 是主分片，后来就变成了 Node2 经过选举成了主分片了。
客户端如何知道哪个是主分片呢？ 看下面过程。
1. 客户端向某个节点 NodeX 发送写请求
2. NodeX 通过文档信息，请求会转发到主分片的节点上
3. 主分片处理完，通知到副本分片同步数据，向 Nodex 发送成功信息。
4. Nodex 将处理结果返回给客户端。
六、熟悉ElasticSearch 集群中搜索数据的过程吗？
1. 客户端向集群发送请求，集群随机选择一个 NodeX 处理这次请求。
2. Nodex 先计算文档在哪个主分片上，比如是主分片 A，它有三个副本 A1，A2，A3。那么请求会轮询三个副本中的一个完成请求。
3. 如果无法确认分片，比如检索的不是一个文档，就遍历所有分片。
补充一点，一个节点的存储量是有限的，于是有了分片的概念。但是分片可能有丢失，于是有了副本的概念。
比如：
ES 集群有 3 个分片，分片 A、分片 B、分片 C，那么分片 A + 分片 B + 分片 C = 所有数据，每个分片只有大概 1/3。分片 A 又有副本 A1 A2 A3，数据都是一样的。
