深入理解shard

索引存储的时候会分为shard，这样可以提高读写性能，并可以实现负载均衡。

索引不变性

索引一旦被创建，就不可改变。

动态索引

如何在保持不可变好处（顺序写、缓存在内存）的同时更新倒排索引，不是重写整个倒排索引，而是增加额外的索引反映最近的变化。

elasticsearch索引组成

索引组成.png

Lucene引入了per-segment search，每个segment就是一个倒排索引，但是Elasticsearch下是segment的集合，当Elasticsearch搜索索引时，它发送查询请求给该索引下的所有shard，然后过滤这些结果，聚合成全局的结果。

建立索引

内存缓存区有即将提交文档的Lucene索引.png 提交后，新的段加到了提交点，缓存被清空.png

• 新的文档首先写入内存区的索引缓存。
• 隔一段时间，buffer被提交：一个新的segment(一个额外的新的倒序索引)将被写到磁盘，一个新的提交点(commit point)（包含新的segment的名称）被写入磁盘。 磁盘fsync，所有在内核文件系统中的数据等待被写入到磁盘，来保障它们被物理写入。
• 新的segment被打开，使它包含的文档可以被索引。
• 内存的缓存被清除，等待接受新的文档。
  近实时
  上面是没有刷新的情况下，加入刷新的情况（默认1秒）如下：
  缓存内容已经写到段中，但是还没提交.png
  在内存中索引的文档会被写入到一个新的segment。但是现在我们将segment首先写入到内核的文件系统缓存，这个过程很轻量，然后再flush到磁盘，这个过程很耗时。但是一旦一个segment文件在内核的缓存中，它可以被打开被读取。
  防丢失
  Translog.png
  写缓存的同时，在写translog。
  提高查询性能
  合并segment
  合并segment.png
  elaticsearch自动在后台完成segment的合并，新的segment随后flush到硬盘，写入新的提交点并删除旧的段。随后新的段打开供搜索，旧的段被删除。
  也可以通过optimize API完成segment的合并。