elasticsearch（lucene）索引数据过程

倒排索引存储-分段存储（lucene的功能）
在lucene中：lucene index包含了若干个segment
在elasticsearch中：index包含了若干主从shard，shard包干了若干segment
segment是elasticsearch中存储的最小文件单元，也就是分段存储，segment被设计为不可变的
新增：新创建索引时，新建一个segment存储新的数据
删除：由于segment是只读的，所以在索引文件中新增了.del文件，专门存储被删除的数据id，当查询时被删除的数据仍能被查询，进行查询结果合并时才会过滤掉,merge segment时会真正删除
更新：新增和删除的组合
segment的不可变性的优点

• 不需要锁（没有直接修改已经存在段的情况）
• 可以利用内存，由于segment不可变，所以segment被加载到内存后无需改变，只要内存足够，segment就可以长期驻村，大大提升查询性能
• 更新、新增的增量的方式很轻，性能好

segment的不可变性的缺点

• 删除操作不会马上删除有一定的空间浪费
• 频繁更新涉及到大量的删除动作，会有大量的空间浪费
• segment的数量可能非常多，对服务器的文件句柄消耗很大，查询性能会随着segment的数量增加而增加

新增数据的过程

 这个流程的目的是：提升写入性能（异步落盘）

1、保存到index buffer中，同时写入Transaction log（防止内存的数据丢失，有点想redo log）

2、当index buffer空间满了（默认占用jvm10%）或每1秒（通过index.refresh_interval 配置）执行Refresh操作，写入segment并清空index buffer（这里的1秒内是查不到刚保存的数据的，所以es也被成为近实时的搜索引擎）

3、于此同时将segment刷入内存，开放查询

4、flush操作将segment写入磁盘（默认30分钟执行一次）

　　flash操作包含：

• 　　　　调用一次refresh
• 　　　　fsync：将segment写入磁盘
• 　　　　清空对应的trans log