面试题：ElasticSearch数据单位API在存储管理中的中等应用问题

具体步骤：
- 定义索引和映射：
  - 首先创建索引，并定义合适的映射。对于不同类型的数据，通过设置不同的字段来区分。例如，如果有新闻文章和博客文章，可定义不同的字段来存储各自特有的元数据。
  - 在映射中，合理设置字段的数据类型，如文本类型字段可设置analyzer来指定分词器，数值类型字段可根据数据范围选择合适的类型（如integer、long等），以优化存储和查询性能。
- 使用数据单位API进行分桶管理：
  - 桶聚合（Bucket Aggregation）：利用桶聚合来对不同类型的数据进行分组。例如，可使用terms聚合按数据类型字段进行分桶。假设文档中有一个data_type字段，值为news、blog等，可通过以下方式进行分桶：

{
    "aggs": {
        "data_type_buckets": {
            "terms": {
                "field": "data_type"
            }
        }
    }
}

 - **范围分桶**：如果数据有数值类型字段，如文章发布时间（以时间戳表示），可使用`range`聚合进行范围分桶，比如按年份分桶：

{
    "aggs": {
        "year_buckets": {
            "range": {
                "field": "publish_timestamp",
                "ranges": [
                    { "from": 1577836800, "to": 1609459200 }, // 2020年
                    { "from": 1609459200, "to": 1640995200 } // 2021年
                ]
            }
        }
    }
}

优化存储：
- 动态映射调整：合理设置动态映射规则，避免不必要的字段被自动映射为高成本的数据类型。例如，禁用动态映射，手动定义需要的字段映射，以确保存储的高效性。
- 索引设置：根据数据量和查询模式，调整索引的分片数和副本数。对于大量文本数据，适当增加分片数可提高存储和查询性能，但过多分片会增加管理开销。副本数可根据数据可用性和读性能需求来设置。

关键API：
- 创建索引API：
  - PUT /your_index_name
  - 示例：

{
    "settings": {
        "number_of_shards": 3,
        "number_of_replicas": 1
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "title": {
                "type": "text",
                "analyzer": "standard"
            },
            "data_type": {
                "type": "keyword"
            },
            "publish_timestamp": {
                "type": "date"
            }
        }
    }
}

桶聚合API：
- terms聚合：用于按字段值进行分桶，如上述按data_type分桶示例。
- range聚合：用于按数值范围进行分桶，如按时间范围分桶示例。
搜索API：
- GET /your_index_name/_search
- 结合聚合条件进行查询，如：

{
    "size": 0,
    "aggs": {
        "data_type_buckets": {
            "terms": {
                "field": "data_type"
            }
        }
    }
}

星途面试题库

面试题：ElasticSearch数据单位API在存储管理中的中等应用问题

知识考点

面试题答案