索引原理
倒排索引
倒排索引（Inverted Index）也叫反向索引，有反向索引必有正向索引。通俗地来讲，正向索引是通过key找value，反向索引则是通过value找key。ES底层在检索时底层使用的就是倒排索引。
索引模型
现有索引和映射如下:
{"products" : {"mappings" : {"properties" : {"description" : {"type" : "text"},"price" : {"type" : "float"},"title" : {"type" : "keyword"}}}}
}
先录入如下数据，有三个字段title、price、description等
| _id | title | price | description |
|---|---|---|---|
| 1 | 蓝月亮洗衣液 | 19.9 | 蓝月亮洗衣液很高效 |
| 2 | iphone13 | 19.9 | 很不错的手机 |
| 3 | 小浣熊干脆面 | 1.5 | 小浣熊很好吃 |
在ES中除了text类型分词，其他类型不分词，因此根据不同字段创建索引如下：
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title字段:
term _id(文档id) 蓝月亮洗衣液 1 iphone13 2 小浣熊干脆面 3 -
price字段
term _id(文档id) 19.9 [1,2] 1.5 3 -
description字段
term _id term _id term _id 蓝 1 不 2 小 3 月 1 错 2 浣 3 亮 1 的 2 熊 3 洗 1 手 2 好 3 衣 1 机 2 吃 3 液 1 很 [1:1:9,2:1:6,3:1:6] 高 1 效 1
注意: Elasticsearch分别为每个字段都建立了一个倒排索引。因此查询时查询字段的term,就能知道文档ID，就能快速找到文档。
数据写入流程
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先写入buffer，在buffer里的时候数据是搜索不到的；同时将数据写入translog日志文件
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如果buffer快满了，或者到一定时间，就会将buffer数据refresh到一个新的segment file中，但是此时数据不是直接进入segment file的磁盘文件的，而是先进入os cache的。这个过程就是refresh。为什么叫es是准实时的？NRT，near real-time，准实时。默认是每隔1秒refresh一次的，所以es是准实时的，因为写入的数据1秒之后才能被看到。
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只要数据进入os cache，此时就可以让这个segment file的数据对外提供搜索了
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重复1~3步骤，新的数据不断进入buffer和translog，不断将buffer数据写入一个又一个新的segment file中去，每次refresh完buffer清空，translog保留。随着这个过程推进，translog会变得越来越大。当translog达到一定长度的时候，就会触发mit操作。
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mit操作发生第一步，就是将buffer中现有数据refresh到os cache中去，清空buffer
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将一个mit point写入磁盘文件，里面标识着这个mit point对应的所有segment file
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强行将os cache中目前所有的数据都fsync到磁盘文件中
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将现有的translog清空，然后再次重启启用一个translog，此时mit操作完成。默认每隔30分钟会自动执行一次mit，但是如果translog过大，也会触发mit。整个mit的过程，叫做flush操作。我们可以手动执行flush操作，就是将所有os cache数据刷到磁盘文件中去。
es中的flush操作，就对应着mit的全过程。我们也可以通过es api，手动执行flush操作，手动将os cache中的数据fsync强刷到磁盘上去，记录一个mit point，清空translog日志文件。
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translog其实也是先写入os cache的，默认每隔5秒刷一次到磁盘中去，所以默认情况下，可能有5秒的数据会仅仅停留在buffer或者translog文件的os cache中，如果此时机器挂了，会丢失5秒钟的数据。但是这样性能比较好，最多丢5秒的数据。也可以将translog设置成每次写操作必须是直接fsync到磁盘，但是性能会差很多。
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如果是删除操作，mit的时候会生成一个.del文件，里面将某个doc标识为deleted状态，那么搜索的时候根据.del文件就知道这个doc被删除了
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如果是更新操作，就是将原来的doc标识为deleted状态，然后新写入一条数据
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buffer每次refresh一次，就会产生一个segment file，所以默认情况下是1秒钟一个segment file，segment file会越来越多，此时会定期执行merge
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每次merge的时候，会将多个segment file合并成一个，同时这里会将标识为deleted的doc给物理删除掉，然后将新的segment file写入磁盘，这里会写一个mit point，标识所有新的segment file，然后打开segment file供搜索使用，同时删除旧的segment file。
es里的写流程，有4个底层的核心概念，refresh、flush、translog、merge
当segment file多到一定程度的时候，es就会自动触发merge操作，将多个segment file给merge成一个segment file。
数据查询流程
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客户端发送请求到任意一个node，成为coordinate node
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coordinate node对document进行路由，将请求转发到对应的node，此时会使用round-robin随机轮询算法，在primary shard以及其所有replica中随机选择一个，让读请求负载均衡
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接收请求的node返回document给coordinate node
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coordinate node返回document给客户端
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