《Elasticsearch篇 九》电商搜索的整体技术架构
这是一个典型的电商搜索系统的技术架构概述。实际系统可能会根据业务需求和技术实现进行调整。在设计和实现电商搜索系统时，需要综合考虑用户体验、性能、可扩展性和安全性等因素。
Elasticsearch
Elasticsearch 是位于 Elastic Stack 核心的分布式搜索和分析引擎。Logstash 和 Beats 有助于收集、聚合和丰富您的数据并将其存储在 Elasticsearch 中。Kibana 使您能够以交互方式探索、可视化和分享对数据的见解，并管理和监控堆栈。Elasticsearch 是索引、搜索和分析魔法发生的地方。
《Elasticsearch篇 八》如何监控 Elasticsearch 集群状态？
监控 Elasticsearch 集群状态对于确保其高可用性、性能和稳定性至关重要。Elasticsearch 提供了多种 API 和工具来监控和管理集群状态。以下是一些建议和方法来监控 Elasticsearch 集群状态：
《Elasticsearch篇 七》lucence 内部结构是什么？
Lucene 是一个高性能的、可扩展的全文搜索引擎库，它为许多应用程序和搜索平台（如 Elasticsearch 和 Apache Solr）提供了底层支持。Lucene 的内部结构包括以下几个关键组件：
《Elasticsearch篇 六》详细描述一下 Elasticsearch 搜索的过程？
Elasticsearch 是一个分布式搜索引擎，它允许用户通过 RESTful API 快速地搜索和分析大量数据。当你向 Elasticsearch 提交一个搜索请求时，它会经历以下几个步骤：
《Elasticsearch篇 五》详细描述一下 Elasticsearch 索引文档的过程
Elasticsearch 是一个分布式搜索和分析引擎，它允许用户通过 RESTful API 索引、搜索和分析大量的文本数据。当你向 Elasticsearch 索引（插入）一个文档时，它会经历以下几个步骤：
《Elasticsearch篇 四》elasticsearch 是如何实现 master 选举的
Elasticsearch 使用一种称为 “Zen Discovery” 的分布式一致性算法来管理集群状态和实现 master 节点选举。在 Elasticsearch 集群中，master 节点负责处理集群级别的操作，如创建和删除索引、分片分配等。为了确保集群的可用性和稳定性，Elasticsearch 实现了一个 master 节点选举机制。
《Elasticsearch篇 三》elasticsearch 索引数据多了怎么办，如何调优，部署
当 Elasticsearch 中的索引数据量增大时，可能会导致查询性能下降、资源占用增加等问题。为了保持 Elasticsearch 的高性能和稳定性，你可以采取以下一些调优和部署策略：
《Elasticsearch篇 二》elasticsearch 的倒排索引是什么
Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的开源搜索引擎，主要用于全文搜索、分析和存储。它可以快速地处理大量的文本数据，使得开发人员能够为用户提供高效的搜索体验。倒排索引（Inverted Index）是 Elasticsearch 实现这种高效搜索的核心数据结构之一。
《Elasticsearch篇 一》elasticsearch了解多少，说说你们公司 es 的集群架构，索引、分片以及一些调优手段
（1）根据业务增量需求，采取基于日期模板创建索引，通过 roll over API 滚动索引；
（2）使用别名进行索引管理；
（3）每天凌晨定时对索引做 force_merge 操作，以释放空间；
（4）采取冷热分离机制，热数据存储到 SSD，提高检索效率；冷数据定期进行 shrink操作，以缩减存 储；
（5）采取 curator 进行索引的生命周期管理；
（6）仅针对需要分词的字段，合理的设置分词器；
（7）Mapping 阶段充分结合各个字段的属性，是否需要检索、是否需要存储等。