倒排索引的不可变性，这点主要是因为 Elasticsearch 的底层是基于 Lucene，而在 Lucene 中提出了按段搜索的概念，将一个索引文件拆分为多个子文件，则每个子文件叫作段，每个段都是一个独立的可被搜索的数据集，并且段具有不变性，一旦索引的数据被写入硬盘，就不可再修改。
段 的概念提出主要是因为：在早期全文检索中为整个文档集合建立了一个很大的倒排索引，并将其写入磁盘中。如果索引有更新，就需要重新全量创建一个索引来替换原来的索引。这种方式在数据量很大时效率很低，并且由于创建一次索引的成本很高，所以对数据的更新不能过于频繁，也就不能保证时效性。
而且在底层采用了分段的存储模式，使它在读写时几乎完全避免了锁的出现，大大提升了读写性能。说到这，你们可能会想到 ConcurrentHashMap 的分段锁 的概念，其实原理有点类似。
而且 Elasticsearch 中的倒排索引被设计成不可变的，有以下几个方面优势：
- 不需要锁。如果你从来不更新索引，你就不需要担心多进程同时修改数据的问题。
- 一旦索引被读入内核的文件系统缓存，便会留在哪里。由于其不变性，只要文件系统缓存中还有足够的空间，那么大部分读请求会直接请求内存，而不会命中磁盘。这提供了很大的性能提升。
- 其它缓存(像filter缓存)，在索引的生命周期内始终有效。它们不需要在每次数据改变时被重建，因为数据不会变化。
- 写入单个大的倒排索引允许数据被压缩，减少磁盘 I/O 和 需要被缓存到内存的索引的使用量。
每一个段本身都是一个倒排索引，但索引在 Lucene 中除表示所有段的集合外，还增加了提交点的概念。
为了提升写的性能，Lucene并没有每新增一条数据就增加一个段，而是采用延迟写的策略，每当有新增的数据时，就将其先写入内存中，然后批量写入磁盘中。若有一个段被写到硬盘，就会生成一个提交点，提交点就是一个列出了所有已知段和记录所有提交后的段信息的文件。
