倒排索引组成结构以及索引不可变原因
对于倒排索引是非常适合用来进行搜索的
它的结构：
（1）包含这个关键词的document list
（2）包含这个关键词的所有document的数量：IDF（inverse document frequency）
（3）这个关键词在每个document中出现的次数：TF（term frequency）
（4）这个关键词在这个document中的次序
（5）每个document的长度：length norm
（6）包含这个关键词的所有document的平均长度
其实本质上主要是为了计算相关度分数
_score = boost * idf * tf 此时boost = 2.2, idf = 0.18232156, tf = 0.5116279 idf = log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) 此时n = 2 (n, number of documents containing term), N = 2(N, total number of documents with field) tf = freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) 此时freq = 1(freq, occurrences of term within document), k1 = 1.2(k1, term saturation parameter), b = 0.75(b, length normalization parameter), d1 = 4 (dl, length of field), avgdl = 5.5(avgdl, average length of field)
倒排索引的不可变好处
（1）不需要锁，提升了并发能力，避免锁的问题
（2）数据不变，一直保存在OS cache中，只要cache内存足够
（3）filter cache一直驻留在内存
（4）可以压缩，节省cpu和io开销
这个对应的就是primary shard的数量不变，不能修改field的属性（将date改成text）
倒排索引不可变的坏处
（1）每次都需要重新构建整个索引
document写入原理
（1）数据写入buffer
（2）commit point
（3）buffer中的数据写入新的index segment
（4）等待在OS cache中的index segment被fsync强制刷到磁盘上
（5）新的index segment被打开，供search使用
（6）buffer被清空
下面做几点说明：
1、在Elasticsearch中，底层用的是lucene，lucene底层的index是分为多个segment的，每个segment都会存放部分数据。
2、如果是删除操作，每次commit的时候，就会生成一个.del文件，标明哪个index segment的哪个document被删除了。
3、如果是更新操作，实际上是将的doc标记为deleted，然后将新的document写入新的index segment中。下次search过来的时候，也许会匹配到一个document的多个版本，但是之前的版本已经被标记为deleted了，所以只会返回最新版本的doc
4、如果搜索请求过来，在index segment中，匹配到了id=1的doc，此时会发现在.del文件中已经被标识为deleted了，这种数据就会被过滤掉，不会作为搜索结果返回。
图示如下：
写入流程近实时NRT（filesystem cache，refresh）
现有的流程的问题，每次都必须等待fsync将segment刷入磁盘，才能将segment打开供search使用，这样的话，从一个document写入，到它可以被搜索，可能会超过1分钟，这也就不是近实时的搜索了。主要的瓶颈在于fsync从磁盘IO写数据进磁盘是很耗时的。
ES写入流程的改进：
（1）数据写入buffer
（2）每个一定时间，buffer中的数据被写入segment文件，但是先写入OS cache
（3）只要segment写入OS cache，那就直接打开供search使用，不立即执行commit
数据写入OS cache，并被打开供搜索的过程，叫做refresh，默认是每隔一秒refresh一次，也就是说，每隔一秒就会将buffer中的数据写入OS cache中，写入一个新的index segment file。所以ES是近实时的，数据写入到可以被搜索，默认是1秒。
一般不用修改，让ES自己搞定就好了，要修改的话，通过refresh_interval参数即可
格式：
写入流程的实现 durability可靠存储（translog，flush）
最终流程：
（1）数据写入buffer缓存和translog日志文件 （2）每隔一秒，buffer中的数据被写入新的segment file，并进入os cache，此时segment被打开并供search使用 （3）buffer被清空 （4）重复1~3，新的segment不断添加，buffer不断被清空，而translog中的数据不断累加 （5）当translog长度达到一定程度的时候，commit操作发生 （5.1）buffer中的所有数据，写入一个新的segment，并写入os cache，打开供使用 （5.2）buffer被清空 （5.3）一个commit point被写入磁盘，标明了所有的index segment （5.4）filesystem cache中的所有index segment file缓存数据，被fsync强制刷到磁盘上 （5.5）现有的translog被清空，创建一个新的translog
translog
对Lucene的更改仅在Lucene提交期间持久保存到磁盘，这是一项相对昂贵的操作，因此无法在每次索引或删除操作后执行。如果进程退出或硬件发生故障，Lucene将在一次提交之后和另一次提交之前发生的更改将从索引中删除。
因为Lucene提交对于每个单独的更改都执行起来太昂贵，所以每个分片副本还有一个事务日志，称为与之关联的translog。所有索引和删除操作在由内部Lucene索引处理之后但在确认之前写入translog。在发生崩溃的情况下，最新的已确认但尚未包含在上一个Lucene提交中的事务可以在分片恢复时从translog中恢复。
Elasticsearch flush是执行Lucene提交并启动新的translog的过程。在后台自动执行刷新以确保translog不会变得太大，这将使得在恢复期间重放其操作需要相当长的时间。手动执行刷新的能力也通过API公开，尽管很少需要。
translog设置
translog中的数据仅在fsync编辑和提交translog时持久保存到磁盘 。如果发生硬件故障，自上次translog提交以来写入的任何数据都将丢失。
默认情况下，fsync如果index.translog.durability设置为async或request 在每个索引，删除， 更新或 批量请求结束时设置为（默认），则Elasticsearch会每隔5秒提交一次translog 。更确切地说，如果设置为request，则fsync在主数据库和每个已分配的副本服务器上成功编辑和提交translog之后，Elasticsearch将仅向客户端报告索引，删除，更新或批量请求的成功 。
以下可动态更新的每索引设置控制translog的行为：
index.translog.sync_interval fsync无论写入操作 如何，translog都经常被写入磁盘并提交。默认为5s。小于的值100ms是不允许的。 index.translog.durability 是否fsync在每个索引，删除，更新或批量请求之后提交translog。此设置接受以下参数： request （默认）fsync并在每个请求后提交。如果发生硬件故障，所有已确认的写入都已提交到磁盘。 async fsync并在每个背景中提交sync_interval。如果发生硬件故障，将丢弃自上次自动提交以来的所有已确认写入。 index.translog.flush_threshold_size translog存储尚未安全保存在Lucene中的所有操作（即，不是Lucene提交点的一部分）。尽管这些操作可用于 读取，但如果要关闭并且必须恢复，则需要重新编制索引。此设置控制这些操作的最大总大小，以防止恢复时间 过长。达到最大大小后，将发生刷新，生成新的Lucene提交点。默认为512mb。 index.translog.retention.size 要保留的translog文件的总大小。保留更多的translog文件会增加在恢复副本时执行基于同步操作的机会。如 果translog文件不足，副本恢复将回退到基于文件的同步。默认为512mb index.translog.retention.age 保留translog文件的最长持续时间。默认为12h。
PUT /my_index/_settings { "index.translog.durability": "async", "index.translog.sync_interval": "5s" }
图示如下：
数据恢复
假设os cache中囤积了一些数据，但是此时不巧，宕机了，os cache中的数据全部丢失，那么我们怎么进行数据恢复呢？
我们知道写doc的时候也会写入translog，那么translog就存储了上一次flush直到现在最近的数据变更记录。机器被重启之后，disk上的数据并没有丢失，此时就会将translog文件中的变更记录进行回收，重新执行之前的各种操作，在buffer中执行，在重新刷一个一个的segment到os cache中，等待下一次commit发生即可。
海量磁盘文件的合并（segment merge，optimize）
每秒一个segment file，会导致文件过多，而且每次search都要搜索所有的segment，很耗时。所以在Elasticsearch内部会默认在后台执行segment merge操作(forcemerge)，在merge的时候，被标记为deleted的document也会被彻底物理删除掉。
每次merge的操作流程：
（1）选择一些有相似大小的segment，merge成一个大的segment
（2）将新的segment flush到磁盘上去
（3）写一个新的commit point，包括了新的segment,并且排除旧的那些segment
（4）将新的segment打开供搜索
（5）将旧的segment删除
POST /my_index/_optimize?max_num_segments=1，尽量不要手动执行，让它自动默认执行就可以了