Какие поисковые движки использовались, например Elastic

Что проверяют

Работали ли вы с поиском руками или только слышали название. Интервьюеру важно, понимаете ли вы, чем поисковый движок отличается от базы и как в него попадают данные. Следом обычно спрашивают, как вы синхронизировали индекс с основной базой и что делали при смене маппинга.

Как отвечать

Говорите о своём опыте, а не перечисляйте всё известное. Если работали с Elasticsearch, покажите понимание основ:

• инвертированный индекс: для каждого слова хранится список документов, поэтому полнотекстовый поиск быстрый, ранжирование по умолчанию идёт по BM25;
• маппинг и анализаторы: поле text проходит через анализатор (токенизация, стемминг, для русского анализатор russian), поле keyword хранится как есть и годится для фильтров, сортировки и агрегаций;
• клиент в .NET: для Elasticsearch 8.x официальный Elastic.Clients.Elasticsearch, NEST остался для 7.x, для OpenSearch свой OpenSearch.Client;
• синхронизация: база остаётся источником правды, в индекс данные идут через outbox и фоновый обработчик или через CDC. Переиндексация без простоя: новый индекс и переключение алиаса;
• пагинация: from и size по умолчанию ограничены 10 000 документов, для глубокой прокрутки нужен search_after.

Назовите альтернативы и когда они уместнее: полнотекстовый поиск PostgreSQL (tsvector и GIN-индекс) закрывает простые сценарии без новой инфраструктуры, Meilisearch и Typesense проще запустить для поиска по каталогу, OpenSearch это открытый форк Elasticsearch.

Если опыта с движками не было, скажите честно и расскажите, как делали поиск в базе и где упёрлись в её пределы.

Где спотыкаются

Используют Elasticsearch как основное хранилище. Он не транзакционный, а новые документы видны не сразу, по умолчанию после refresh раз в секунду.

Не могут объяснить разницу между text и keyword, а потом удивляются, что сортировка по названию не работает.

Приписывают себе опыт со всеми движками из списка. Первый же вопрос о шардах или анализаторах такой ответ разрушает.