一.倒排索引组成结构以及其索引可变原因
倒排索引，是适合用于进行搜索的
1.倒排索引的结构
（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
word doc1 doc2
dog * *
hello *
you *
2.倒排索引不可变的好处
（1）不需要锁，提升并发能力，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，因为数据不变
（4）可以压缩，节省cpu和io开销
倒排索引不可变的坏处：每次都要重新构建整个索引
二.剖析document写入原理（buffer，segment，commit）
（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 sgement被打开，供search使用
（6）buffer被清空
每次commit point时，会有一个.del文件，标记了哪些segment中的哪些document被标记为deleted了
搜索的时候，会依次查询所有的segment，从旧的到新的，比如被修改过的document，在旧的segment中，会标记为deleted，在新的segment中会有其新的数据
三.优化写入流程实现NRT近实时（filesystem cache，refresh）
现有流程的问题，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！！！这就不是近实时的搜索了！！！主要瓶颈在于fsync实际发生磁盘IO写数据进磁盘，是很耗时的。
写入流程别改进如下：
（1）数据写入buffer
（2）每隔一定时间，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1秒refresh一次。也就是说，每隔一秒就会将buffer中的数据写入一个新的index segment file，先写入os cache中。所以，es是近实时的，数据写入到可以被搜索，默认是1秒。
POST /my_index/_refresh，可以手动refresh，一般不需要手动执行，没必要，让es自己搞就可以了
比如说，我们现在的时效性要求，比较低，只要求一条数据写入es，一分钟以后才让我们搜索到就可以了，那么就可以调整refresh interval
PUT /my_index
{
"settings": {
"refresh_interval": "30s"
}
}
四.继续优化写入流程实现durability可靠存储（translog，flush）
1.再次优化的写入流程
（1）数据写入buffer缓冲和translog日志文件
（2）每隔一秒钟，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 ponit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强行刷到磁盘上
（5-5）现有的translog被清空，创建一个新的translog
五.基于translog和commit point，如何进行数据恢复
fsync+清空translog，就是flush，默认每隔30分钟flush一次，或者当translog过大的时候，也会flush
POST /my_index/_flush，一般来说别手动flush，让它自动执行就可以了
translog，每隔5秒被fsync一次到磁盘上。在一次增删改操作之后，当fsync在primary shard和replica shard都成功之后，那次增删改操作才会成功
但是这种在一次增删改时强行fsync translog可能会导致部分操作比较耗时，也可以允许部分数据丢失，设置异步fsync translog
PUT /my_index/_settings
{
"index.translog.durability": "async",
"index.translog.sync_interval": "5s"
}
六.最后优化写入流程实现海量磁盘文件合并（segment merge，optimize）
每秒一个segment file，文件过多，而且每次search都要搜索所有的segment，很耗时
默认会在后台执行segment merge操作，在merge的时候，被标记为deleted的document也会被彻底物理删除
每次merge操作的执行流程
（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
